Forschung

Abteilung Lehren und Lernen mit intelligenten Systemen (LLiS)

Unsere Forschung beschäftigt sich mit Themen rund um die Modellierung menschlicher Kognition und darauf basierende Gestaltung verantwortungsvoller Mensch-Technik-Interaktion, mit dem aktuellen Fokus auf Lern- und Trainingskontexte.

Forschungsschwerpunkte

Lernen strengt an, das wissen wir nur zu gut aus eigener Erfahrung. Welche Faktoren besonders anstrengend sind und wie sich diese Anstrengung kontinuierlich erfassen lässt, damit beschäftigt sich unsere Forschung im Feld der kognitiven Beanspruchung. Neben Leistungsmaßen, Verhaltensparametern und physiologischen Indikatoren nutzen wir Ansätze der kognitiven Modellierung (u.a. die kognitive Architektur ACT-R) um kognitive Prozesse und Mechanismen zu formalisieren.

12:50

Die vorgestellte Forschung entstand in Zusammenarbeit mit der Cognitive Modeling Group an der Rijksuniversiteit Groningen im Rahmen des DFG-Graduiertenkollegs CrossWorlds an der Technischen Universität Chemnitz. Wir danken der DFG und dem Sächsischen Staatsministerium für Wissenschaft, Kultur und Tourismus für die freundliche Unterstützung der Forschungsarbeit.

Lernmaterial mit hohem Komplexitätsgrad oder unnötigen Informationen beanspruchen die kognitiven Ressourcen Lernender in unnötiger Weise, können Lernende frustrieren und den Lernerfolg mindern. Daher ist eine angepasste instruktionale Unterstützung beispielsweise mit zunehmender Expertise oder in kritischen affektiven Zuständen förderlich. Ein Blick in die gegenwärtige Literatur zeigt allerdings, dass strukturierte und formalisierte Metriken und Diagnosekonzepte bislang fehlen. Diese entwickeln wir unter Rückgriff auf (neuro-)physiologische Marker und große Datenbestände intelligenter Lernplattformen. 

In unserem digitalen Zeitalter sind Informationen überall präsent. Oft lenken sie uns von unserer eigentlichen Tätigkeit ab und führen zu Unterbrechungen. Dies wirkt sich gerade in Lern- und Arbeitskontexten negativ aus, darum untersuchen wir ausgehend von formalen Modellen zu kognitiver Kontrolle, wie sich Aufmerksamkeitskontrolle gezielt trainieren lässt. Ebenfalls beschäftigen wir uns damit, welche Wiederaufnahmestrategien nach einer Unterbrechung förderlich sind und wie sich diese trainieren lassen.

04:22

Die im Video vorgestellte Forschung entstand aus einer Zusammenarbeit mit dem Software Workshops und der Rationality Enhancement Group am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen mit freundlicher Unterstützung durch den Cyber Valley Research Fund.

Die Mitgliedsstaaten der UN verabschiedeten 2015 die Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung, die unter anderem den Schutz und die Wiederherstellung unseres Ökosystems festschreibt. Digitale Medien können in diesem Kontext helfen, das Bewusstsein für umweltgerechtes Handeln zu stärken und nachhaltige Verhaltensänderungen herbeizuführen. Wir nutzen einen zielgruppenorientierten Design-Ansatz, um durch die Verbindung virtueller und realer Lernwelten innovative Lernkonzepte zu ermöglichen.

Quelle: YouTube

Die im Video vorgestellte Forschung entstand in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl "Psychologie digitaler Lernmedien" an der Technischen Universität Chemnitz im Rahmen des Projekts "BeeLife" mit freundlicher Unterstützung durch die Deutsche Bundesstiftung Umwelt.

Technische Geräte können besonders gute Unterstützung leisten, wenn sie berücksichtigen, dass unterschiedliche Personen auf unterschiedliche Weise damit umgehen. Wir untersuchen daher, auf welche Weise Faktoren wie Alter, Geschlecht, Technikaffinität oder Neurodiversität hier Einfluss nehmen und binden diese Parameter in die verantwortungsvolle Gestaltung assistiver Technologien ein.

Künstliche Intelligenz begleitet unseren Alltag, ist Bestandteil technischer Innovationen und zunehmend stärker Teil der Bildungswelt. Intelligenten Systemen wird häufig die Kompetenz objektiver Entscheidungen zugeschrieben, zahlreiche Beispiele belegen allerdings, dass diese Systeme unsere bewussten und unbewussten Vorurteile übernehmen. Unser Ziel besteht daher darin, Reflexionsprozesse anzustoßen und für die gesellschaftlichen Implikationen vorurteilsbehafteter intelligenter Systeme zu sensibilisieren. Laufende Projekte in diesem Forschungsschwerpunkt zielen auf die Modellierung von Mechanismen metakognitiver Reflexion, KI-generierter Vorurteile sowie menschlichen Vertrauens in KI-gestützte Systeme.

Laufende Promotionsvorhaben

In learning contexts, interruptions are pervasive and often difficult to avoid, resulting in recurrent attentional shifts while performing a task. While learning constitutes a highly individualized endeavour, the influence of individual differences in how we resume from interruptions during learning tasks is largely unexplored. Moreover, individual differences have so far only been related to differences in working-memory capacity, cognitive workload and strategy consistency. Hence, this dissertation sheds light on additional individual factors can influence the process of resumption from interruptions, and further investigates types of task-internal characteristics that can facilitate the process of resumption from interruptions. It also explores how resumption strategies are characterized across different learning tasks.

This dissertation is conducted within the IMPRS-IS in co-supervision with Prof. Dr. Andreas Bulling.

Consumer behavior is crucial for a change to a more sustainable world. To develop interventions that promote pro-environmental behavior, we need to shed light on cognitive mechanisms underneath sustainable thoughts and how they stimulate actions. Individual differences in the factors and cognitive mechanisms of sustainable behavior are under-explored. Therefore, this dissertation examines cognitive factors that influence sustainability using a mixture of psychological and computational methods. Hence, special attention will be paid to these individual factors through clustering and elaboration of personas. Since the practical implementation of measures that promote sustainable behavior is also to be improved, the possible application of the research results is also considered.

This dissertation is conducted within the GS SimTech in collaboration with the Robert Bosch GmbH.

Affect-adaptive systems detect the current emotional state of the user and are capable of adequately responding by adapting the interaction. Emotional user states such as anger or anxiety can influence performance in human-machine systems, which may have fatal consequences in safety-critical environments. The aim of this project is to develop emotional state diagnostics for this domain that allows for continuous discrimination of “critical emotional states” and “uncritical emotional states”. The diagnostics considers interindividual differences in the emotion-performance relationship in order to adjust adaptive mechanisms individually and thus achieve optimal support for the user.

This dissertation is conducted within the GS SimTech in collaboration with the Fraunhofer FKIE.

Artificial Intelligence (AI) is a rapidly developing field. Intelligent systems such as AI-powered chatbots, autonomous vehicles, and virtual assistants for example, are becoming increasingly prevalent and indispensable in our daily lives. Despite the many benefits of AI, that make our lives easier, more productive and convenient, there are also concerns about its impact on society. Some people over-rely on AI in their daily tasks and others do not trust these new technologies at all. However, as we rely more and more on these systems, it is essential to understand the cognitive mechanisms underlying human trust in them. Trust is a complex phenomenon, shaped by various factors, i.e., transparency, risk and loss, emotions, biases, cognitive dissonance, expectations and many more. In order to create a cognitive model to predict trust in AI, as part of this project, these factors influencing trust need to be explored and analyzed further. Through experimental studies, this research aims to explore the cognitive mechanisms of trust in intelligent systems as well as the effect of manipulating these variables.

This dissertation is conducted within the GS SimTech and the Interchange Forum for Reflecting on Intelligent Systems (IRIS).

The usage of artificial intelligence (AI) improves the previously used methods to identify diseases, translate languages or save energy. Such improvements need specialized domain knowledge of the respective field. However, during their studies in those domains, students regularly do not learn a lot about AI. The correct usage of AI needs an understanding of how it works. In the context of AISA, we work on a didactic concept to improve the education about AI, especially for students working on their dissertation, to further enhance research using AIs.

This dissertation is conducted within the Artificial Intelligence Software Academy (AISA) in co-supervision with Prof. Dr. Steffen Becker.

Aktuelle geförderte Projekte

Projektfokus

Der SRF IRIS möchte eine Plattform schaffen, um die kritische Reflexion über intelligente Systeme und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft anzuregen, zu entwickeln und zu bewirken. Das Ziel besteht darin, in Forschung, Lehre und dem Dialog mit der Gesellschaft den Austausch zu sensiblen Themen wie verantwortungsvolle Mensch-Computer Interaktion, ethische und gesellschaftliche Herausforderungen sowie Risiken und Nutzen automatisierter Entscheidungsfindung in unterschiedlichen Anwendungsfeldern aufzugreifen und in die universitäre Forschungslandschaft zu integrieren.

Laufzeit

11/2020 - 12/2025

Kooperation

(Direktorium des SRF IRIS; alle Universität Stuttgart)

Förderung

Das Projekt wird gefördert durch die Exzellenzpauschale der Deutschen Forschungsgemeinschaft und den Forschungsrat der Universität Stuttgart.

Projektfokus

Die Universität Stuttgart strebt im Projekt digit@L an, mit digital angereicherten Lehr-Lern-Formaten und adaptiven Systemen Studierende angesichts heterogener Voraussetzungen in ihrem individuellen Lernprozess zu unterstützen. Im Fokus stehen einerseits Studierende im wichtigen ersten Studienjahr und die zielgruppenspezifische Ausdifferenzierung von Grundlagenveranstaltungen in digitalen Settings. Andererseits erweitert die Universität Stuttgart gezielt das Kompetenzprofil von Studierenden und Lehrenden. Um diese Ziele zu erreichen, verzahnt sie didaktische und (medien-)technische Infrastruktur für Studierende und Lehrende enger miteinander.  Zusammengenommen trägt dies zu einer digitalen Innovationskultur bei.

Laufzeit

08/2021 - 07/2024

Kooperation (Teilprojekt SKILLS - M2.1, M2.4)
Förderung

Das Projekt wird durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert.

 

Meldung: 7. Juni 2021, Nr. 44 Universität Stuttgart im neuen Bund-Länder-Förderprogramm für digitale Lehre erfolgreich

Projektfokus

Das Ziel des Projekts AISA liegt darin, Studierenden der Universität Stuttgart aller Fachrichtungen Kompetenzen in AI-Methoden und Software Engineering fundiert und zielgruppenorientiert zu vermitteln. Neben der reinen Wissensvermittlung existiert im Dreieck von AI, Software Engineering und Ingenieuranwendungen erheblicher Forschungsbedarf, u.a. zur zielgruppengerechten Gestaltung didaktischer Angebote im Bereich des AI Software Engineering. Dieser Fragestellung widmen wir uns im Teilprojekt "Perspektiven zur didaktischen Vermittlung domänenspezifischer AI-Kompetenzen im Kontext des Software Engineering".

Laufzeit

08/2021 - 12/2023

Kooperation

(Direktorium; alle Universität Stuttgart)

Förderung

Das Projekt wird vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert.

Projektfokus

Das Ziel des Projekts UFO besteht darin, berufliche Teilhabe bei sozio-emotionalen Unterstützungsbedarfen zu sichern und dazu gezielt Kompetenzen in der Wahrnehmung und Interpretation emotionaler Befindlichkeiten aufzubauen. Im Konsortium wird ein neuartiges Trainingssystem entwickelt, das Hirnsignale erfasst und abgeleitete emotionale Zustände in spürbare Sinneswahrnehmungen umwandelt. Diese werden durch eine taktile Ausgabe „erfühlbar“ gemacht und ermöglichen es, Befindlichkeiten des Gegenübers zu verstehen. Eine virtuelle Umgebung bietet einen sicheren Trainingsraum, der die Bedürfnisse der Zielgruppe passgenau unterstützen kann. Der Ansatz trägt zur gesellschaftlichen Sensibilisierung bei und fördert Empathie und gegenseitiges Verständnis.

Laufzeit

09/2021 - 08/2024

Kooperation

Die Abteilung LLiS hat die Koordination des Projektverbunds inne.

Förderung

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Förderschwerpunkts "Interaktive Systeme in virtuellen und realen Räumen - Innovative Technologien für die digitale Gesellschaft" gefördert.

Projektfokus

Im Projekt IKILeUS soll die vorhandene KI-Expertise vieler zusammenarbeitender Fachbereiche gebündelt werden, um KI in einem interdisziplinären Hinblick sowohl an die Breite der Studierendenschaft zu vermitteln als auch KI-basierte Technologien in der Lehre zur Entlastung der Lehrenden und zur Verbesserung der Lehre einzusetzen. Die Bearbeitung der Themen erfolgt mit Fokus auf konkrete Lehrveranstaltungen und Software-Lösungen, mit gleichzeitigem Blick auf weiteres Potenzial anderer Anwender*innengruppen und -bereiche.

Laufzeit

12/2021 - 11/2024

Kooperation
Förderung

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Förderschwerpunkts "KI in der Hochschulbildung" gefördert.

Projektfokus

Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst als Schlüsseltechnologie alle Bereiche unseres Lebens. Wie sie unsere Gesellschaft bereichern kann, wird in drei Themengebieten erforscht, die durch KI intensiv geprägt, wenn nicht sogar revolutioniert werden: Diversität, Demografie und Demokratie. Im Rahmen des Projekts werden neben drei Nachwuchsforschungsgruppen eine Reihe von Anschubforschungsprojekten gefördert.

Laufzeit

04/2022 - 12/2026

Kooperation

Prof. Dr. Steffen Staab (Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme)

Förderung

Das Projekt wird vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert.

Das Projekt BeeCreative möchte im Feld naturbezogener Nachhaltigkeitsbildung reale Naturerfahrungen mit technologiegestützten Kreativprozessen verbinden, um auf diese Weise eine intensivere Bindung zum sensiblen Thema der Biodiversität aufzubauen. Für einen zielgruppengerechten Zugang verbinden sich reale Umweltorte in Form urban eingebundener Informationstafeln mit einem interaktiv angebundenen KI-gestützen Skizzenbuch zu einer innovativen Lernerfahrung für eine breite Öffentlichkeit.

Laufzeit

01/2023 - 06/2024

Förderung

Das Projekt wird von der Baden-Württemberg Stiftung in Kooperation mit der Heidehof Stiftung in der Förderlinie "Nachhaltigkeit lernen – Kinder gestalten Zukunft" gefördert.

Projektfokus

Das Projekt ist angebunden an den SimTech Ausschuss "Platform for Reflection" und zielt auf die kritische Reflexion der gesellschaftlichen Auswirkungen der Simulationswissenschaft. Dazu gehören u. a. ethische und soziale Belange mit simulationswissenschaftlichem Bezug, wie z. B. Datenethik, Fragen des Schutzes der Privatsphäre oder der Doppelnutzung von Forschungserkenntnissen, die Funktion verschiedener Medien (einschließlich Literatur und Kunst) bei der kritischen Reflexion potenzieller Risiken und Auswirkungen der Simulationswissenschaft sowie die empirisch fundierte Folgenabschätzung von Forschungsansätzen innerhalb des EXC 2075. 

Laufzeit

02/2023 - 01/2025

Kooperation

(Platform of Reflection; alle Universität Stuttgart)

Förderung

Das Projekt wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Exzellenzclusters "Data-Integrated Simulation Science" (EXC 2075).

Abgeschlossene geförderte Projekte

Projektfokus

Im Projekt "BeeLife" entwickelten wir eine intelligente App mit begleitenden Projektwerkstätten für den Schulkontext, um Kindern und Jugendlichen die große Bedeutung von Wildbienen für unser Ökosystem vor Augen zu führen.

Laufzeit

12/2020 - 05/2023

Kooperation

Prof. Dr. Günter Daniel Rey (Technische Universität Chemnitz)

Förderung

Das Projekt wurde von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt gefördert.

Projektfokus

Das Projekt MIkado lieferte einen systematischen Einblick in kognitive und affektive Facetten individueller Lernprozesse. Das zentrale Ziel bestand in der systematischen Analyse der Wechselwirkungen zwischen kognitiven und affektiven Prozessen in Abhängigkeit der gewählten Indikatorisierung. In Abgrenzung und Erweiterung zur bislang vorherrschenden Dominanz artifizieller Laborkontexte bildete die Erforschung kognitiv-affektiver Zusammenhänge mit anwendungsorientierten Aufgabensettings den Fokus der Betrachtung.

Laufzeit

10/2020 - 09/2022

Kooperation
Förderung

Das Projekt wurde vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg und dem Forschungsrat der Universität Stuttgart gefördert.

Projektfokus

Der Fokus des Projekts lag auf der Konzeption, Durchführung und Auswertung der Jugendstudie Baden-Württemberg 2022 in Zusammenarbeit mit dem Landesschülerbeirat.


Laufzeit

08/2021 - 07/2022


Kooperation

    •    Prof. Dr. André Bächtiger
    •    Prof. Dr. Christine Sälzer
    •    Prof. Dr. Susanne Vogl

(alle Universität Stuttgart)


Förderung

Das Projekt wurde vom Ministerium für Kultus, Jugend und Sport Baden-Württemberg gefördert.

Projektfokus

Das Ziel des Internationalen Graduiertenkollegs 2198 "Soft Tissue Robotics" bestand darin, Simulationstechniken und Sensoren weiterzuentwickeln, um eine zielgerichtete Entwicklung neuer Regelungs- und Steuerungstechniken von Robotern, die mit weichen Materialien interagieren, zu ermöglichen.

Laufzeit (Einbindung als beteiligte Wissenschaftlerin)

09/2020 - 08/2021

Kooperation
Förderung

Das Internationale Graduiertenkolleg 2198 "Soft Tissue Robotics" wurde durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft gefördert.

Projektfokus

Das Ziel des Projekts ACTrain bestand in der Entwicklung und Evaluation eines Prototypen für eine KI-gestützte Trainingssoftware zur Stärkung der Aufmerksamkeitskontrolle auf Basis metakognitiven Feedbacks.

Laufzeit

07/2019 - 03/2021

Kooperation

Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Standort Tübingen

Förderung

Das Projekt wurde durch den Cyber Valley Research Fund gefördert.

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