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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


Urbas, L. and Leuchter, S. and Pape, N. and Trösterer, S. (2009). Prospektive Gestaltung der Ablenkungswirkung von In Vehicle Information Systems. In Jürgensohn, T. and Kohlrep-Rometsch, H. (Eds.), Tagungsband der 2. Berliner Fachtagung Fahrermodellierung, 19./20. Juli 2008, p. 74-83.


Urbas, L. and Heinath, M. and Trösterer, S. and Pape, N. and Dzaack, J. and Kiefer, J. and Leuchter, S. (2009). Agimap: a tool-chain to support the modeling of the interaction level of dynamic systems. In Proceedings of the 7th International Conference on Cognitive Modeling.


Smieszek, H. and Russwinkel, N. (2013). Micro-cognition and macrocognition: trying to bridge the gap. In Brandenburg, E. and Doria, L. and Gross, A. and Günzler, T. and Smieszek, H. (Eds.), Tagungsband der 10. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme: Grundlagen und Anwendungen der Mensch-Maschine-Interaktion, p. 334-340.


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