TU Berlin

Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine-SystemenWintersemester 2022/23

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Lehre im Wintersemester 2022/23

Im Wintersemester 2022/23 bieten wir das Modul Applied Cognitive Modelling (ehemals Modellierung und Simulation in Mensch-Maschine-Systemen) an.

Modul Applied Cognitive Modelling (Integrierte Veranstaltung, 4 SWS, 6 ECTS)

M.Sc. Linda Heimisch

Vorlesung: Montag, 10 - 12 Uhr c.t., Raum MAR 3.048

Übung: Donnerstag, 12 - 14 Uhr c.t., Raum MAR 0.017

Erster Termin: Montag, 24.10.22

Nach Absprache unter allen Teilnehmer/innen können die Termine ggf. auf einen anderen Zeitpunkt verschoben werden (z.B. falls es bei der Mehrzahl der Teilnehmer/innen zu terminlichen Überschneidungen kommt).

Anmeldungen bitte per E-Mail an

ISIS-Kurs: isis.tu-berlin.de/enrol/index.php

 

Modulbeschreibung:

Lernergebnisse:

Im Modul Applied Cognitive Modelling (ehemals MuSiMMS) 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 computergestützen Nachbildung menschlicher kognitiver Leistungen. 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 (z.B. Produktionssysteme), Plausibilisierung von Simulationsmodellen und -ergebnissen.

Modellierungsansätze: Formale Methoden der Mensch-Computer-Interaktionsforschung (Aufgabenanalysemethoden, unterschiedliche Modellierungsmethoden, Anbindungen), 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.

Modellierungsprojekt: Ausgewählte Teilaspekte der Informationsverarbeitung bei der Interaktion mit Mikrowelten.

Lehr- und Lernformen:

Das Modul ist als integrierte Veranstaltung konzipiert.

In der ersten Semesterhälfte werden in der Vorlesung die kognitionswissenschaftlichen Grundlagen und grundlegende Kenntnisse unterschiedlicher Modellierungsansätze vermittelt. In der zugehörigen Übung wird die Überführung der theoretischen Kenntnisse in praktische Modellerstellung eingeübt. Zum Abschluss der ersten Semesterhälfte werden vertiefende Themen in Studierendenreferaten erarbeitet.

In der zweiten Semesterhälfte steht die Durchführung eines eigenständigen, praxisnahen Modellierungsprojektes im Fokus, in dem die Studierenden ausgewählte Aspekte einer Mensch-Maschine-Interaktion selbst modellieren und simulieren.

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