Lernergebnisse
In dem Modul soll vertieftes Wissen über Möglichkeiten und Grenzen der Modellierung und Simulation menschlicher Informationsverarbeitung in dynamischen Mensch-Maschine-Systemen vermittelt werden. Hierzu werden Theorien der menschlichen Informationsverarbeitung sowie ihre Umsetzung und Anwendung in Simulationsmodellen untersucht.
Neben den hierfür notwendigen kognitionswissenschaftlichen Grundlagen erlangen die Studierenden vertiefte Kentnisse über verschiedene Modellierungsansätze und aktuelle Forschungsthemen in dem Gebiet der Nachbildung menschlicher kognitiver Leistungen im Computer. Besonderer Fokus liegt hierbei auf der weit verbreiteten und zunehmend wichtigen kognitiven Architektur ACT-R.
Integrierte Modellierungsprojekte fördern den unmittelbaren Transfer des Gelernten in die Modellierungspraxis. Die Studierenden werden somit zu einer Bewertung von Modellierungsansätzen befähigt und in die Lage versetzt, selbst Modelle zu konzipieren, zu implementieren und zu bewerten.
Lehrinhalte
Grundlagen: Modelle der menschlichen Informationsverarbeitung, Ressourcenmodelle, Entwicklung berechenbarer Modelle, formale Beschreibungssysteme (Neuronale Netze, Zustandsübergangsmaschinen, Produktionssysteme), Plausibilisierung von Simulationsmodellen und -ergebnissen.
Modellierungsansätze: formale Methoden der Mensch-Computer-Interaktionsforschung (Aufgabenanalysemethoden, Task Networks, Warteschlangenmodelle), formale Methoden der Kognitionswissenschaften (kognitive Architekturen), Modellvalidierung anhand experimentell erhobener Daten.
Aktuelle Forschungsthemen: Multitasking und Aufgabenunterbrechung, Verarbeitung von räumlichen und zeitlichen Informationen, individuelle Unterschiede, integrative Modellierungsansätze und Architekturen.
Modellierungsprojekte: Ausgewählte Teilaspekte der Informationsverarbeitung bei der Interaktion mit Mikrowelten.
Beschreibung der Lehr- und Lernformen
Das Modul ist als integrierte Veranstaltung konzipiert. In der Vorlesung werden die kognitionswissenschaftlichen Grundlagen und grundlegende Kenntnisse unterschiedlicher Modellierungsansätze vermittelt. Dieses Wissen wird durch die gemeinsame Lektüre zentraler Forschungsarbeiten vertieft. Vertiefende Themen werden in Studierendenreferaten erarbeitet.
In der zugehörigen Übung wird die Überführung der theoretischen Kenntnisse in praktische Modellerstellung eingeübt. Dieser Transfer endet in der Durchführung eines eigenständigen, praxisnahen Modellierungsprojektes in der zweiten Semesterhälfte, in dem die Studierenden ausgewählte Aspekte einer Mensch-Maschine-Interaktion selbst modellieren und simulieren.
Anmeldeformalitäten
Eine Anmeldung unter fabian.joeres@tu-berlin.de ist erforderlich.
Studierende, die das Fach im Wahlpflichtbereich belegen wollen, und Studierende mit E-Mail-Anmeldung haben Vorrang.
