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TU Berlin

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Willkommen

Lupe

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. and Russwinkel, N. and Win, K.T. (2018). Designing a wearable persuasive avalanche warning system. In Proceedings of the International Snow Science Workshop, p. 835-836.


Prezenski, S. and Brechmann, A. and Wolff, S. and Russwinkel, N. (2018). To what extent can ACT-R models address complex problem solving?. In 51. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie Supplement to Psychological Test and Assessment Modeling, p. 276.


Lindner, S. and Arlt, L. and Russwinkel, N. (2018). Comparing Models of Visual Search in Heterogeneous Search Fields. In I. Juvina, J. Houpt, & C. Myers (Eds.), Proceedings of the 16th International Conference on Cognitive Modeling, p. 63-68.


Löffler, D. and Arlt, L. and Toriizuka, T. and Tscharn, R. and Hurtienne, J. (2016). Substituting Color for Haptic Attributes in Conceptual Metaphors for Tangible Interaction Design. In Proceedings of the TEI '16: Tenth International Conference on Tangible, Embedded, and Embodied Interaction, p. 118-125.


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Adresse

Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-Systemen
Sekr. MAR 3-2
Marchstr. 23
10587 Berlin
+49 (0)30 314 72408

Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten

Lupe

Jetzt erschienen: ein Kapitel über Antizipierende interaktiv lernende autonome Agenten von Nele Rußwinkel im Buch Mensch-Roboter-Kollaboration.

Wichtiger Hinweis für das Wintersemester 20/21

Aufgrund der anhaltenden Covid-19-Pandemie wird die Lehrveranstaltung "Applied Cognitive Modeling" (auch unter dem Namen "Modellierung und Simulation von Mensch-Maschine-Systemen" zu finden) als hybride Online-Veranstaltung stattfinden mit Anteilen von synchronen und asynchronen Lehrformaten und nach Möglichkeit auch 2-3 Präsenzterminen. Weitere Informationen folgen unter der entsprechenden Kursseite. Das Semester startet am 2. November 2020.

Was lehrt uns die KI über unsere Intelligenz?

Eine kognitionswissenschaftliche Sicht auf KI von Albert Newen, Constantin Rothkopf, Nele Russwinkel und Martin V. Butz

Unser Buch "Interactive Task Learning" ist jetzt erschienen!

Lupe

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