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Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-SystemenKognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-Systemen

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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

Prezenski, S. (2017). Implementing Mental Model Updating in ACT-R. In M. van Vugt, A. Banks & W. Kennedy (Eds.), Proceedings of the 15th International Conference on Cognitive Modeling, p. 121-127.


Prezenski, S. and Brechmann, A. and Wolff, S. and Russwinkel, N. (2017). A Cognitive Modeling Approach to Strategy Formation in Dynamic Decision Making. Front. Psychol., 8(1335), p. 1-18. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01335


Prezenski, S. and Bruechner, D. and Russwinkel, N. (2017). Predictive Cognitive Modelling of Applications. In Proceedings of the 12th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics, p. 165-171.


Konsanke, H. and Russwinkel, N. (2016). Doing all at once? Modeling driver workload in an abstract multitasking scenario. In Abstractband der 58. Tagung experimentell arbeitender Psychologen (TeaP). (Symposium: Extending Basic and Applied Experimental Cognitive Research with ACT-R.)


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