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Herzlich willkommen auf den Seiten des Fachgebiets Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine Systemen!
Das Fachgebiet schlägt eine Brücke zwischen der kognitiven Psychologie und den angewandten Ingenieurwissenschaften. Gerade hier entwickelt sich aktuell ein sehr lebendiges und spannendes Forschungsfeld. Die kognitive Modellierung ermöglicht es, Annahmen über kognitive Prozesse auch in komplexen Aufgaben- und Arbeitssituationen zu untersuchen.
Dabei kann auf bestehende kognitiven Architekturen wie ACT-R zurückgegriffen werden, die viele grundlegende kognitive Prozesse simulieren und für aufgabenspezifische Modelle verwenden. Zudem können Simulationen technischer Systemen an eine kognitive Architektur angebunden, und auf diese Weise eine Interaktion zwischen Modell und Simulationen ermöglicht werden. Auf diesem Wege lassen sich Vorhersagen über die spätere Handhabung des Systems ableiten.
Unser Fachgebiet erarbeitet Modellansätze um kognitionswissenschaftliche Grundlagen in Anwendungsfeldern einsetzen zu können. Hierbei arbeiten wir mit Kooperationspartnern aus der Forschung und der Industrie zusammen, unter anderem mit David Peebles (University of Huddersfield, England), Stefan Kopp (Universität Bielefeld), Jelmer Borst (Rijksuniversiteit Groningen, Niederlande) als auch mit Daimler, DLR, VW, Airbus, Strato und Roche.
Aktuelle Veröffentlichungen
Zitatschlüssel | Lotz2020b |
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Autor | Lotz, A. and Russwinkel, N. and Wagner, T. and Wohlfarth, E. |
Buchtitel | Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Europe Chapter 2019 Annual Conference. Nantes, France |
Seiten | 97-108 |
Jahr | 2020 |
Herausgeber | D. de Waard et al. |
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Jetzt erschienen: ein Kapitel über Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten von Nele Rußwinkel im Buch Mensch-Roboter-Kollaboration.
Was lehrt uns die KI über unsere Intelligenz?
Eine kognitionswissenschaftliche Sicht auf KI von Albert Newen, Constantin Rothkopf, Nele Russwinkel und Martin V. Butz
Thomaz, A. L., Lieven, E., Cakmak, M.,Chai, J. Y., Garrod, S., Gray, W.D., Leviston, S. C., Paiva, A., & Russwinkel,N.. 2018. Interaction for Task Instruction and Learning. In: Interactive Task Learning: Agents, Robots, and Humans Acquiring New Tasks through Natural Interactions, edited by K. A. Gluck and J. E. Laird. Strüngmann Forum Reports, vol. 26, J. R. Lupp, series editor. Cambridge, MA: MIT Press