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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Dr. rer. nat. Sabine Prezenski (Dipl.-Psych.)

Lupe [1]

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

 

Marchstr. 23
10587 Berlin
Raum: MAR 3.070

 

sabine.prezenski(at)tu-berlin.de [2]

Tel: +49 30 314 29628

 

Projektleitung: AVALANCHE [3]

 

Forschungsinteressen

  • Kognitive Systeme
  • Dynamisches Entscheiden in Risikobereichen
  • Companion Systeme
  • Kognitive Modellierung (ACT-R)
  • Usability (Mobile Interaktion)
  • Aufbau und anpassen von mentalen Modell von Nutzern in dynamischen Situationen
  • Neuropsychologische Methoden (EEG)

 

Curriculum Vitae

Abschluss

  • Dissertation: "Interactive Learning of Dynamic Systems: [4]A Cognitive Modeling Approach to Mental Model Building and Updating. [5]" (Tag der Wissenschaftliche Aussprache: 29. November 2018). Video der Verteidigung [6]
  • Psychologie (Diplom), FU Berlin  Diplomarbeit: “Continuous exclusion during a game of Cyberball- A single trial study”

Berufserfahrung

  • 04/2013 – aktuell Kognitive Modellierung in dynamischen Mensch-Maschine Systemen, Nele Rußwinkel, Technische Universität Berlin, Wissenschaftliche Mitarbeiterin (10 Monate Elternzeit 10/2014- 08/2015)
  • 10/2017 – 03/2018 Center for Persuasive Technology and Society, Khin Tan Win, University of Wollongong Australien, Gastwissenschaftlerin
  • 02/2009-09/2011 Experimentelle Psychologie und Neuropsychologie, Michael Niedeggen, Freie Universität Berlin, Studentische Hilfskraft und Tutorin
  • 02/2009-04/2009 Research & Advanced Engineering, Michael Schrauff, Daimler AG Sindelfingen, Praktikantin
  • 04/2007-08/2008 Babylabor, Franziska Kopp, Max-Planck-Institut für Bildungsforschung Berlin, Studentische Hilfskraft

 

Lehrveranstaltungen

Master

  • Kognitive Systeme (Seminar, 2 ECTS, TU Berlin, 2019)
  • Decision Making in Real-Word Settings (Seminar, 2 ECTS), TU Berlin, 2017
  • Introduction to Cognitive Modeling (Vorlesung und Übung, 6 ECTS), TU Berlin, 2013, 2014, 2016, 2017, 2018

Bachelor

  • Human Factors Engineering E-Learning (Online Kurs, 6 ECTS), TU Berlin, 2017/2018; 2018/19
  • Human Factors Engineering (Vorlesung und Übung, 6 ECTS), TU Berlin, 2013/14, 2015/16, 2016/17
  • Tutorium Biopsychologie (Tutorium, 2 ECTS), FU Berlin, 2011.

 

Auszeichnungen und Wettbewerbe

  • Gewinn des Ideenwettbewerbs „Research to Market Challenge“ der Gründungsförderung der Berliner Universtäten (PROFUND 2018). Erster Platz in der Kategorie „Digital“ mit der Idee „Navalanche“. (06/2018)
  • Best-Paper Award im Rahmen der Konferenz: “Sixth International Conference on Advanced Cognitive Technologies and Applications” für “ACT-R Meets Usability” (04/2014)

 

Vorträge

  • ISSW 2018, Innsbruck, Austria "Designing a wearable persuasive avalanche warning system"(10/2018)
  • DGPS 2018, Frankfurt, Germany- Symposium zu Ehren von Dietriech Dörner: “To what extent can ACT-R models address Complex Problem Solving?” (09/2018)
  • HLAI/BICA 2018, Prag, Czech Republic: “Modeling Individual Strategies in Dynamic Decision-making with ACT-R: A Task Toward Decision-making Assistance in HCI” (08/2018). Video of presentation [7]
  • Second Workshop on Persuasive Technology and Society, Wollongong, Australia:“Developing a Personalized Persuasive Avalanche Warning System” (11/2017)
  • ICCM 2017, London, UK: “Implementing Mental Model Updating in ACT-R“ (07/2017)
  • VISIGRAPP/HUCAPP 2017, Porto, Portugal: "Predictive Cognitive Modelling of Applications" (02/2017)
  • KOGWIS 2016, Bremen, Germany: “ACT-R Workshop” (10/2016)
  • KOGWIS 2014, Tübingen, Germany: “Introduction to Cognitive Modelling with ACT-R” (10/2014)
  • COGNITIVE 2014, Venice, Italy: “Combining Formalized Cognitive Theory (ACT-R) And EEG-Data Is A
    Milestone Towards A Comprehensive Understanding of Human Information Processing.” (05/2014)
  • COGNITIVE 2014, Venice, Italy: “ACT-R Meets Usability” (05/2014)

 

Modelle und Tools

1. kognitive Modelle

Usability Prediction (Users Mental Model) [8]

      assozierte Publikationen

  • Implementing Mental Model Updating in ACT-R [9]
  • Towards a general model of repeated app usage [10]
  • Combining cognitive ACT-R models with usability testing reveals users mental model while shopping with a smartphone application [11]
  • Interactive Learning of Dynamic Systems: [12]A Cognitive Modeling Approach to Mental Model Building and Updating [Dissertation] [13]

Dynamic Decision Making in Category Learning (Mental Model Building and Updating) [14]

      assoziierte Publikationen

  • A Cognitive Modeling Approach to Strategy Formation in Dynamic Decision Making [15]
  • Implementing Mental Model Updating in ACT-R [16]
  • Modeling Individual Strategies in Dynamic Decision-making with ACT-R: A Task Toward Decision-making Assistance in HCI [17]
  • Interactive Learning of Dynamic Systems: [18]A Cognitive Modeling Approach to Mental Model Building and Updating [Dissertation] [19]

2. Tools

Automated Usability Predictition:

  • ACT-Droid:

    • erste Version :Lisa Doerr, Nele Rußwinkel & Sabine Prezenski (2016). Siehe Paper: ACT-Droid: ACT-R interacting with Android applications [20]
    • zweite Version: Lisa Doerr, Nele Rußwinkel, Sabine Prezenski & Frank Tamborello (2018). Siehe Paper: ACT-Droid meets ACT-Touch: Modelling differences in swiping behavior with real Apps [21]

  • Cawler (2017) [22]:

    • Dominik Brüchner & Sabine Prezenski (2017).

 

 

Publikationen

Deciphering Dynamic Decision Making Using Cognitive Modeling Including Subjective Asessment
Zitatschlüssel Prezenski2018d
Autor Zhang, Z. and Russwinkel, N. and Prezenski, S.
Buchtitel 14th Biannual Conference of the German Society for Cognitive Science
Seiten 79
Jahr 2018
Ort Germany: Darmstadt
Journal KOGWIS2018: Computational Approaches to Cognitive Science
Herausgeber Rothkopf, C. et al.
Link zur Publikation [23] Link zur Originalpublikation Download Bibtex Eintrag [24]
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