Adaptive Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) ermöglicht es technischen Artefakten, mit Assistenzfunktionen auf menschliche Leistungseinbrüche oder Veränderungen von Nutzer- und Umweltzuständen zu reagieren. Die Zielerreichung des Mensch-Maschine-Gesamtsystems kann dabei über einen biokybernetischen Regelkreis unterstützt werden, indem mit physiologischen Messmethoden mentale Problemzustände der Nutzer detektiert und darauf basierend Anpassungen an der MMI vorgenommen werden. Gegenstand dieser Dissertation sind Konzeption, den Entwurf und die empirische Validierung eines Dynamischen Adaptierungsmanagements (DAM). Dieses ermittelt kontinuierlich, welche Art von Unterstützung in einer gegebenen Situation geeignet ist, um Leistungseinbrüche und kritische mentale Zustände zu adressieren. Zur Laufzeit werden kontext- und bedarfsadäquate Unterstützungsstrategien ausgewählt, die darauf abzielen, kritische Nutzerzustände (und darüber mittelbar die Gesamtleistung des Mensch-Maschine-Systems) positiv zu beeinflussen. Dazu verknüpft das DAM Systemereignisse, Leistungsindikatoren und Nutzerverhalten mit Diagnosen des Nutzerzustands. Am Beispiel einer Luftraumüberwachungsaufgabe wurde das DAM in einer anwendungsnahen Experimentalumgebung prototypisch operationalisiert und anschließend in mehreren Laborexperimenten untersucht. In der Evaluation des Gesamtkonzepts wurde die Validität des DAM erfolgreich empirisch belegt: Mit dynamischer Adaptierung der MMI konnten durchschnittlich 17% mehr Aufgaben korrekt bearbeitet werden und es wurden durchschnittlich 24% weniger Leistungseinbrüche detektiert. Episoden kritisch hoher Beanspruchung wurden deutlich verkürzt, wenn Probanden durch das DAM unterstützt wurden. Die in dieser Arbeit entstandenen Ergebnisse bilden einen kognitionspsychologisch fundierten Rahmen für ein Dynamisches Adaptierungsmanagement und ermöglichen es, den entwickelten Ansatz auf verschiedene Anwendungsbereiche zu übertragen. Daher werden abschließend potenzielle Anwendungsfelder sowie mögliche Erweiterungen und Anschlussarbeiten dargestellt.    «

Adaptive Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) ermöglicht es technischen Artefakten, mit Assistenzfunktionen auf menschliche Leistungseinbrüche oder Veränderungen von Nutzer- und Umweltzuständen zu reagieren. Die Zielerreichung des Mensch-Maschine-Gesamtsystems kann dabei über einen biokybernetischen Regelkreis unterstützt werden, indem mit physiologischen Messmethoden mentale Problemzustände der Nutzer detektiert und darauf basierend Anpassungen an der MMI vorgenommen werden. Gegenstand dieser Diss...    »