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Neuro-Adaptive Systeme

Neuro-Adaptive Systeme werden zumeist auf Basis von Künstlicher Intelligenz realisiert und ermöglichen es, kognitive und emotionale Zustände implizit und kontinuierlich zu messen. Abweichungen oder Änderungen wie zum Beispiel Stressreaktionen, Müdigkeit oder Aufmerksamkeit können in Echtzeit erfasst werden. Dabei lassen sich technische Systeme so gestalten, dass diese sich an die erkannten kognitiven und emotionalen Zustände anpassen, die Konzentration oder Performance unterstützen oder personalisiertes Lernen ermöglichen (sog. Affective Computing). So können IT-Artefakte derart gestaltet werden, dass z.B. durch Live Tracking der Herzparameter und des Stresslevels visuelle, haptische oder auditive Stimuli ausgelöst werden, um im einfachsten Fall bei Müdigkeit automatisch die Lichtverhältnisse am Bildschirm zu verändern oder in Konzentrationsphasen Störungen durch akustische Signale (z.B. Maileingang) zu verhindern. Dabei sollen die gemessenen Zustände und Parameter auch per Neurofeedback an die Anwender zurück gespiegelt werden, um das Verhalten oder die Nutzungsweise der IT zu beeinflussen. Der Lehrstuhl arbeitet hier sowohl mit Biofeedbacksystemen, elektrodermaler Aktivität (EDA) und Elektrokardiografie (EKG), als auch mit Eyetracking, um die Emotionen (Stressparameter) zu erkennen und aus arbeitssicherheitsbezogener und gesundheitlicher Sicht zu reagieren. Darüber hinaus untersuchen wir in Kooperation mit internationalen Partnern, wie „Mind Wandering“, z.B. am Arbeitsplatz, entstehen kann und nutzen hier die Elektroenzephalografie (EEG), um dies zu validieren.

Beispielhafte Forschungsfragen:

  • Wie können Verfahren des Affective Computing genutzt werden, um Menschen in ihrem Alltag durch Interpretation und Rückspieglung affektiver Zustände zu unterstützen?
  • Wie unterscheidet sich das Umherschweifen der Gedanken (sog. „Mind Wandering“) bei der Nutzung von Technologie von anderen kognitiven Prozessen?
  • Führt die Verwendung von hedonischen Informationssystemen zu einem höheren Grad an „Mind Wandering“ im Vergleich zur Verwendung von utilitaristischen Systemen?
  • Wie können nutzerindividuelle Messungen und Auswertungen von Biosignalen effektiv in die Gestaltung und Funktionsweise digitaler Technologien integriert werden?
  • Wie kann die individuelle Performanz bei der Nutzung digitaler Technologien durch die Berücksichtigung kognitiver und emotionaler Zustände des Nutzers gesteigert werden?

Projekte:

  • EUREKA (Laufzeit 2020-2022): Scheduling 'Eureka' Moments through Digital Creativity Support
  • INEMAS (Laufzeit 2015-2018): Grundlagen interaktions- und emotionssensitiver Assistenzsysteme: Affective Computing in der Fahrzeugführung
  • ELISE (Laufzeit 2016-2019): Entwicklung eines interaktiven und emotionssensitiven Lernsystems zur Kompetenzentwicklung im Bereich des Geschäftsprozessmanagements

Ausgewählte Publikationen:

  • Freude, H., Heger, O., Niehaves, B. (2019) Unveiling Emotions: Attitudes Towards Affective Technology. In: Proceedings of the 40th International Conference on Information Systems (ICIS 2019), Munich, Germany.
  • Klesel, M., Oschinsky, F. M., Niehaves, B. (2019) Investigating the Role of Mind Wandering in Computer-Supported Collaborative Work: A Proposal for an EEG Study. In: Proceedings of the 11th NeuroIS Retreat, Vienna, Austria.
  • Klesel, M., Oschinsky, F. M., Conrad, C., Niehaves, B. (2020). Does the type of mind-wandering matter? Extending the inquiry about the role of mind-wandering in the IT use experience. Internet Research, doi: 10.1108/INTR-05-2020-0262
  • Ressing, C. (2020). Combining the virtual reality with biofeedback – state of research in nutrition. In J. Radtke, M. Klesel, & B. Niehaves (Eds.), New Perspectives on Digitalization: Local Issues and Global Impact. Proceedings on Digitalization at the Institute for Advanced Study of the University of Siegen, Siegen, Germany. doi: 10.25819.www.dspace.ub.uni-siegen.de
  • Klesel, M., Schlechtinger, M., Oschinsky, F. M., Conrad, C., Niehaves, B. (2020). Detecting Mind Wandering Episodes in Virtual Realities Using Eye Tracking. In: Davis, F., Riedl, R., vom Brocke, J., Léger, P.-M., Randolph, A., Fischer, T. (Hgg.) Information Systems and Neuroscience. Springer, Berlin.
  • Grünewald, A., Krönert, D., Li, F., Kampling, H. (2018). Biomedical Data Acquisition and Processing to Recognize Emotions for Affective Learning. In: International Conference on Biological Information and Biomedical Engineering (BIBE 2018), Siegen, Germany, ISBN 978-3-8007-4727-6.

Personen:

Beispielhafte Kooperationspartner:

  • Dr. Collin Conrad
  • Prof. Dr. Rene Riedl
  • Prof. Dr. Gernot Müller-Putz
  • Prof. Dr. Rainer Brück
 
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