Kognitive Adaptive Interaktionssysteme

Unter kognitiven adaptiven Interaktionssystemen verstehen wir technische Systeme, die in der Lage sind, den Zustand ihres Benutzers zu erfassen und sich an diesen optimal anzupassen. Der Benutzerzustand umfasst dabei kognitive und affektive Aspekte des Benutzers, z.B. den Grad der mentalen Auslastung, den Fokus der Aufmerksamkeit oder den Gedächtniszustand. Der Benutzerzustand kann dabei einerseits mittels empirischer kognitiver Modellierung erfasst werden, d.h. durch die automatische Verarbeitung und Klassifikation von Biosignalen (etwa EEG zur Erfassung der Gehirnaktivität). Andererseits kann der Benutzerzustand mittels komputationaler kognitiver Modellierung vorhergesagt werden, d.h. durch programmatische Beschreibungen kognitiver Prozesse (z.B. des Arbeitsgedächtnisses). Empirische und komputationale kognitive Modelle können mit einander kombiniert werden, um komplexere und zuverlässigere Vorhersagen zu ermöglichen. Schließlich umfasst ein kognitives adaptives Interaktionssystem einen adaptiven Interaktionsmanager, der das Verhalten des Systems automatisch an den geschätzten Benutzerzustand anpasst.

Relevante Publikationen

Wichtige Publikationen:

Putze, Felix, Maximilian Scherer, and Tanja Schultz. 2016. "Starring into the Void? Classifying Internal vs. External Attention from EEG." In Proceedings of 9th Nordic Conference on Human-Computer Interaction (NordiCHI). Gothenborg, Sweden.

Putze, Felix, and Tanja Schultz. 2014. "Investigating Intrusiveness of Workload Adaptation." In Proceedings of International Conference on Multimodal Interfaces. Istanbul, Turkey.

Heger, Dominic, Felix Putze, and Tanja Schultz. 2011. "An EEG Adaptive Information System for an Empathic Robot." International Journal of Social Robotics 3 (4): 415–25.

Ansprechpartner: Dr. Felix Putze

Projekte: DINCO