Infolge fortschreitender Digitalisierung wird die Kollaboration von Mensch und Technik durch den Einsatz von Assistenzsystemen zukünftig weiter intensiviert. Für die erfolgreiche Zusammenarbeit ist neben technischer Voraussetzungen auch eine abgestimmte Mensch-Maschinen-Interaktion für den reibungslosen Ablauf notwendig. Im Rahmen dieses Promotionsvorhabens sollen die Auswirkungen der Fehler in der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiver Assistenzsysteme auf die Akzeptanz- sowie die Leitungsfaktoren untersucht werden. Motivation dieses Forschungsvorhabens sind bekannte, menschliche Reaktionen wie Frustration, mangelnde Akzeptanz und Ängste als Antwort auf vermeintlich technische Störungen, wie eine fehlerhafte Informationsbereitstellung oder Interaktionsbedingung des Assistenzsystems. Weiter sollen vor diesem Hintergrund das Akzeptanzverhalten bei Bereitstellung einer System-/Informationskonfidenz untersucht werden
Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Prof. Dr.-Ing. Volker Bräutigam
Forschungsschwerpunkte:
Kognitive & immersive Assistenzsysteme, u.a. AR/VR/MR Technologien und Assistive Mitarbeiterführung
Maschinennahes Prozessmanagement und Optimierung, Datengetriebene Planung, Fertigung und Montage, Maschinelles Lernen als anwendungsorientiertes Instrument
Entwicklung und Kompetenzforschung von Gründungskultur in der Hochschule
Betreutes Projekt:
Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
Prof. Dr. Bernd Ludwig
Forschungsschwerpunkte:
- Sprachbasierte Assistenzsysteme
- Food Recommender Systems
- Conversational Interfaces für eHealth-Systeme
Betreute Projekte:
- Evaluierung der Akzeptanz-und Leistungsmanipulation der Mensch-Maschine-Interaktion kognitiv-immersiver Assistenzsysteme durch Fehlereinflüsse und Informationskonfidenz
- Spracherkennung und -synthese in deutscher Sprache mithilfe Künstlicher Intelligenz
- Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
- Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW)
- Intersektorale Kommunikation und Datenaustausch zwischen ambulanter / (teil-) stationärer Altenpflege und Haus- / Facharzt
