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Auflistung nach Schlagwort "human-machine interaction"

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  • Konferenzbeitrag
    DeepVR: Conceptual Background and Implementation of a VR-based Support System in the Psychotherapeutic Treatment of Depression
    (Mensch und Computer 2021 - Tagungsband, 2021) Hemsen, Barbara; Wittenborn, André; Holsteg, Steffen; Karger, André; Freitag, Sebastian; Mildner, Philip; Piesk, Jens; Storch, Dunja; Krajewski, Jarek
    Virtual Reality (VR)-Anwendungen bieten das Potential besonders realitätsnahen Erlebens in unterschiedlichsten Kontexten. Zunehmend werden sie auch im medizinischen Bereich eingesetzt, um Ressourcen optimal auszuschöpfen und Lernprozesse zu unterstützen. In der Psychotherapie haben sich erste Systeme zur Behandlung von Angsterkrankungen etabliert. Für die Behandlung von Depressionen und im Bereich der psychodynamischen Therapieverfahren finden sich allerdings kaum VR-Ansätze. In diesem Artikel wird das interdisziplinäre Projekt DeepVR vorgestellt, das einen Beitrag dazu liefern soll, diese Lücke zu schließen. Ziel des Projekts ist es, ein VR-System zu entwickeln, welches ergänzend zum präsenztherapeutischen Setting in der psychodynamischen Depressionsbehandlung zum Einsatz kommen soll. In diesem Paper werden die theoretischen Kernkonzepte und die drei bisher entstandenen Module vorgestellt. Die Module bestehen aus einer Rollenspielübung zur Bearbeitung von Beziehungskonflikten, einem Modul zur ergänzenden Durchführung von Achtsamkeitsübungen und einem Feedback-Modul für den Therapeuten, welches die Erfolgskontrolle und die frühzeitige Erkennung von Rückfällen unterstützen soll. Erste vielversprechende Rückmeldungen im Rahmen des nutzerzentrierten Entwicklungsprozesses werden berichtet und Ansatzpunkte zur Weiterentwicklung und Evaluation diskutiert.
  • Textdokument
    Intrinsische Intentionserkennung in technischen Systemen
    (Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2014, 2015) Kirchner, Elsa Andrea
    Im Rahmen der Dissertation wurde ein ganzheitlicher Ansatz mit der Bezeichnung "embedded Brain Reading (eBR)" entwickelt, um zum einen Handlungsintentionen anhand von Gehirnströmen zu erkennen und zum anderen diese naturgemäß fehlerbehaftete Erkennung in technischen Systemen fehlertolerant zu integrieren. Technische Systeme können durch eBR sowohl in ihrer Funktion adaptiert als auch gesteuert werden, ohne zusätzliche kognitive Ressourcen des Menschen zu fordern. Der Ansatz verknüpft die komplexe Auswertung von Gehirnaktivitäten mit dem jeweiligen Kontext, in denen Interaktionen stattfinden. So werden intuitive und leichte Interaktionen zwischen einem technischen System und dem Menschen ermöglicht. Der generische Ansatz und damit die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine wurden formal modelliert. Dieses Modell diente der Validierung unterschiedlicher Implementierungen des Ansatzes. Insbesondere wurde nachgewiesen, dass der Ansatz dabei hilft, mit unsicheren Daten, wie sie bei der Analyse der Gehirnaktivität entstehen, zuverlässig umzugehen.
  • Konferenzbeitrag
    Investigation of frustration
    (Mensch und Computer 2019 - Tagungsband, 2019) Weidemann, Alexandra; Rußwinkel, Nele
    Frustration often occur in an interaction with a technical device. It has a strong impact on the quality of interaction and should be carefully considered in planning how humans and machines should interact with each other. In this study, the measurability of frustration with subjective (questionnaires) and objective (electrocardiogram and electromyogram) methods and the influence on user state factors (like dominance, self-confidence, and performance) in an emotion induction task was examined. The sample size was 20 participants. Here we show that the induced frustration could be measured with questionnaires. Furthermore, positive correlations between frustration and mental demand and self-reported performance, as well as negative correlations between frustration and dominance and self-confidence were observed. The psychophysiological methods also indicate differences between the frustrated group (FRUST-group) and the control group (NOFRUST-group). Even if the frustration is only psychologically perceived, it should be determined how frustration could be detected and minimized. The information and the knowledge about underlying processes and relationships could be used for a better human-machine interaction.
  • Zeitschriftenartikel
    Opportunities and Challenges of Modeling User Behavior in Complex Real World Tasks
    (MMI Interaktiv - Modellierung und Simulation in Mensch: Vol. 1, No. 07, 2004) Schoppek, Wolfgang; Boehm-Davis, Deborah A.
    Die kognitive Modellierung kann im Anwendungskontext wie in der Grundlagenforschung eine wertvolle Methode sein. Wegen der Komplexität und dem erforderlichen Expertenwissen ist die Modellierung von Real World -Aufgaben schwieriger als die von Laboraufgaben. Die Entwicklungszeit muss kurz sein und die Modelle müssen gültige Vorhersagen erbringen, wenn diese Methode in der angewandten Forschung für die Mensch-Maschine-Interaktion einen Einfluss erlangen soll. Wir vertreten die Auffassung, dass diese Anforderungen nur durch die Modellierung innerhalb von kognitiven Architekturen erfüllt werden können, in denen Standard-Lösungen für Mechanismen wie Entscheiden und Zielverwaltung vorgegeben sind. Als ein Beispiel für dieses Vorgehen, stellen wir ein ACT-R-Modell vor, das die Interaktion zwischen Pilot und Flight-Management-System simuliert. Das Modell erfüllt die vorgegebenen Aufgaben sehr gut, kann aber nur eine Teilmenge der Fehler begehen, die Menschen gewöhnlich machen. Unsere Forschung erbrachte nützliche Hinweise, wie ACT-R für die Simulation in komplexeren und dynamischeren Aufgabenumgebungen zu erweitern ist. Die meisten Aspekte, für die ACT-R nicht genug Beschränkungen liefert, resultieren aus der Aufgabendynamik und der Anforderung Teilaufgaben während langer Zeitintervalle auszulassen.