Themen für Abschlussarbeiten
Hier finden Sie eine Auswahl an Themen für Bachelor- und Masterarbeiten, die wir an der Professur für Menschzentrierte Informationssysteme anbieten. Die Themen sind zunächst als Anregungen gedacht und können je nach Interessen und fachlichem Schwerpunkt entsprechend angepasst werden. Die konkrete Fragestellung und der Umfang werden abhängig von der Art der Arbeit (Bachelor oder Master) gemeinsam im Gespräch abgestimmt.
Wenn Sie Interesse an einem der Themen haben, können Sie gerne über Prof. Dr. Thomas Ludwig oder die jeweilige Betreuungsperson Kontakt mit uns aufnehmen.
Themen für Bachelor- und Masterarbeiten (Wirtschaftsinformatik, Human-Computer Interaction und Informatik)
Für dynamisch reagierende virtuelle Charaktere ist Text-to-Speech eine zentrale Schnittstelle zwischen einer durch ein LLM erzeugten Antwort und der tatsächlichen Wahrnehmung durch die Teilnehmenden. Besonders in interaktiven Simulationen ist dabei nicht nur die Sprachqualität entscheidend. Auch Latenz, Streamingfähigkeit, lokale Ausführbarkeit, benötigte Hardware, Mehrsprachigkeit und die Möglichkeit zur emotionalen Sprachgestaltung können eine wichtige Rolle spielen.
Im Rahmen der Arbeit sollen unterschiedliche aktuelle Text-to-Speech-Systeme systematisch verglichen und anhand einer geeigneten Testumgebung bewertet werden. Neben objektiven technischen Messwerten können auch subjektive Kriterien wie Natürlichkeit und Verständlichkeit betrachtet werden.
Grobe Forschungsfrage:
Welche Text-to-Speech-Verfahren eignen sich hinsichtlich Latenz, Sprachqualität, Ressourcenbedarf und Integrationsfähigkeit für dynamische LLM-basierte Charaktere in Echtzeit-Simulationen?
Schwerpunkte:
- Text-to-Speech
- Large Language Models
- Speech AI
- Benchmarking
- Unity / Unreal Engine
Betreuer: Alexander Thier
In VR-Trainingsszenarien sollen virtuelle Charaktere nicht ausschließlich vorab geskriptete Abläufe ausführen, sondern dynamisch auf Situationen und Teilnehmende reagieren können. Large Language Models können hierbei Dialoge, Handlungsabsichten oder strukturierte Zustände eines NPCs erzeugen. Für eine glaubwürdige Simulation reicht die sprachliche Ausgabe allein jedoch nicht aus: Aussagen und Entscheidungen müssen mit passenden Körperhaltungen, Gesten, Blickrichtungen und Animationen verbunden werden.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Untersuchung einer Architektur, mit der strukturierte LLM-Ausgaben in geeignete Avataranimationen überführt werden können. Dabei soll insbesondere untersucht werden, welche Informationen ein LLM liefern muss, wie diese zuverlässig interpretiert werden können und wie sich Animationen mit Sprache und Verhalten synchronisieren lassen.
Grobe Forschungsfrage:
Wie können Ausgaben eines Large Language Models automatisiert in glaubwürdige und kontextabhängige Avataranimationen überführt werden?
Schwerpunkte
- Unity / Unreal Engine
- Large Language Models
- Avatar Animation
- IK
- NPC-Systeme
Betreuer: Alexander Thier
Komplexe Trainingssimulationen benötigen eine Leitstelle, über die ein Operator das laufende Szenario überwachen und beeinflussen kann. Bei bis zu 16 gleichzeitig teilnehmenden Personen entstehen dabei zahlreiche mögliche Funktionen: Starten und Beenden von Szenarien, Überwachung der Teilnehmenden, Auslösen von Ereignissen, Veränderung von Umweltbedingungen, Steuerung virtueller Charaktere, technische Diagnose oder das Markieren relevanter Situationen für das spätere Debriefing.
Die Arbeit soll zunächst untersuchen, welche Informationen und Eingriffsmöglichkeiten ein Operator tatsächlich benötigt und wie diese sinnvoll strukturiert werden können. Darauf aufbauend soll ein prototypisches UI- und Bedienkonzept entwickelt und gegebenenfalls direkt in die vorhandene Simulationsplattform integriert werden. Neben der reinen Implementierung stehen insbesondere Informationsarchitektur, Bedienbarkeit und die Vermeidung unnötiger Komplexität im Mittelpunkt.
Grobe Forschungsfrage:
Welche Informationen und Steuerungsmöglichkeiten benötigt ein Operator zur Durchführung komplexer Multi-User-VR-Trainingsszenarien und wie können diese in einem geeigneten Interface dargestellt werden?
Schwerpunkte
- UI/UX
- Operator Interface
- Unity / Web UI
- Multi-User VR
- Requirements Engineering
Betreuer: Alexander Thier
Die manuelle Erstellung neuer Trainingsumgebungen ist zeitaufwendig und begrenzt die Anzahl unterschiedlicher Szenarien. Ein Procedural-Content-Generation-System könnte stattdessen aus wiederverwendbaren Bausteinen automatisch oder halbautomatisch unterschiedliche Einsatzumgebungen erzeugen. Denkbar sind beispielsweise Wohngebäude, Büroflächen, Lagerhallen, Straßenabschnitte oder andere Einsatzorte, deren Grundriss, Räume, Objekte und Gefahrenquellen anhand konfigurierbarer Regeln erzeugt werden.
Ziel der Arbeit ist zunächst die Entwicklung der grundlegenden Architektur eines solchen Systems. Der Schwerpunkt liegt weniger auf der vollständigen Generierung hochkomplexer Einsatzlagen als auf der Frage, wie Umgebungen modular beschrieben und nach definierten Regeln reproduzierbar erzeugt werden können. Darauf aufbauend können Parameter wie Raumstruktur, Türen, Möblierung, Einsatzobjekte oder Gefahrenstellen variiert werden.
Grobe Forschungsfrage:
Wie kann ein modulares Procedural-Content-Generation-System aufgebaut werden, das automatisch unterschiedliche, plausible und für VR-Training geeignete Einsatzumgebungen erzeugt?
Schwerpunkte
- Procedural Content Generation
- Unity / Unreal Engine
- Level Generation
- Modular Assets
- Rule-Based Systems
Betreuer: Alexander Thier
Kurzfassung
Die Arbeit untersucht, wie ein unternehmenseigenes Sprachmodell als zentrale Plattform für technisches und organisatorisches Fachwissen bei GIZEH Verpackungen GmbH & Co. KG aufgebaut und integriert werden kann. Im Fokus steht die Frage, ob bestehende Prozessdaten, Qualitätsrichtlinien, Werkzeugdokumentationen und Maschineneinstellungen durch Ansätze wie Retrieval-Augmented Generation oder gezieltes Fine-Tuning so erschlossen werden können, dass Mitarbeitende im Produktionsalltag schnellen und verlässlichen Zugriff auf relevantes Erfahrungswissen erhalten. Dazu werden die technischen Voraussetzungen, Datenschutzanforderungen sowie typische Fehlerquellen wie Halluzinationen analysiert und in einem Prototyp beziehungsweise Machbarkeitskonzept erprobt.
Forschungsfrage
Welche technischen, datenseitigen und organisatorischen Rahmenbedingungen bestimmen die Machbarkeit eines internen Large Language Models als Wissensbasis in einem kunststoffverarbeitenden Industrieunternehmen?
Mögliche Unterfragen sind:
Über welche Systemarchitektur lässt sich heterogenes Prozess- und Erfahrungswissen verlässlich und quellentreu anbinden?
Wie muss das Interaktionsdesign gestaltet sein, damit Mitarbeitende in Produktion, Werkzeugbau und Qualitätsmanagement das System im Alltag akzeptieren und nutzen?
Welche Anforderungen an Datensicherheit, Betriebskosten und Validierungsroutinen müssen erfüllt sein, um fehlerhafte Antworten im Fertigungskontext zu minimieren?
Im Rahmen der Arbeit wird der bestehende Informationsfluss bei GIZEH Verpackungen erfasst, ein architektonisches Konzept entwickelt und anhand ausgewählter Anwendungsfälle prototypisch getestet. Ziel ist es, eine fundierte Entscheidungsvorlage sowie konkrete Handlungsempfehlungen für die schrittweise Einführung des Systems bereitzustellen.
Empfohlene Vorkenntnisse
Grundlegendes Verständnis von Sprachmodellen und RAG-Architekturen
Interesse an Wissensmanagement, Information Retrieval oder Datenmodellierung
Interesse an industriellen Produktionsabläufen, idealerweise im Bereich Spritzguss oder Tiefziehen
Bereitschaft zur praxisnahen Anforderungsanalyse im Austausch mit Fachabteilungen
Kurzfassung
Die Arbeit untersucht, ob mehrere LLM-basierte Agenten mit unterschiedlichen Rollen Besucherinnen und Besucher nach einem Museumsbesuch besser zur Reflexion ihres kulturellen Erlebnisses anregen können als ein einzelner Chatbot.
Dazu soll ein Prototyp entwickelt werden, in dem beispielsweise ein „Kurator“ Hintergrundinformationen vermittelt, ein „Kritiker“ zur Auseinandersetzung anregt und ein „Künstler“ kreative Perspektiven einbringt. Dieser wird mit einem vergleichbaren Single-Agenten-Chatbot verglichen.
Forschungsfrage
Wie unterscheidet sich die Reflexion eines Museumserlebnisses bei der Interaktion mit einem einzelnen LLM-basierten Chatbot und einem Multi-Agenten-System mit unterschiedlichen kommunikativen Rollen?
Mögliche Unterfragen sind:
- Wie nehmen Nutzerinnen und Nutzer die unterschiedlichen Agentenrollen wahr?
- Welche Unterschiede zeigen sich in der Art und Tiefe der Reflexion?
- Welche Gestaltungsmerkmale eines Multi-Agenten-Systems unterstützen die Auseinandersetzung mit dem eigenen Museumserlebnis?
Im Rahmen einer Nutzerstudie werden beide Varianten miteinander verglichen. Die Interaktionen können beispielsweise anhand der Chatverläufe und anschließender Interviews untersucht werden.
Ziel ist es, Gestaltungsempfehlungen für LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme zur digitalen Vermittlung kultureller Inhalte abzuleiten.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlagen in HCI und User Research
- Chatbot- und Conversational-UI-Design
- Erste Erfahrungen mit LLMs und Prompt Engineering
- Interesse an digitalen Kultur- und Vermittlungsformaten
Betreuer: Philip Weber
Kurzfassung
Die Arbeit untersucht, wie digitale Sammelsysteme gestaltet werden können, um Besucherinnen und Besucher dabei zu unterstützen, persönliche Erinnerungen an einen Museums- oder Kulturbesuch festzuhalten und später wieder aufzugreifen.
Dazu soll ein interaktiver Prototyp entwickelt werden, in dem Nutzerinnen und Nutzer beispielsweise Bilder, Notizen, digitale Postkarten oder Informationen zu besuchten Exponaten zu einer persönlichen Sammlung zusammenstellen können. Dabei sollen institutionelle Inhalte mit eigenen Beiträgen kombiniert werden.
Forschungsfrage
Wie beeinflusst die Gestaltung eines personalisierten digitalen Sammelsystems die Wahrnehmung und Erinnerung an ein kulturelles Besuchserlebnis?
Mögliche Unterfragen sind:
Welche Arten digitaler Erinnerungsobjekte empfinden Nutzerinnen und Nutzer als besonders persönlich und sinnvoll?
Wie sollte eine persönliche Sammlung gestaltet sein, damit Nutzerinnen und Nutzer sie nach dem Besuch gerne wieder aufrufen?
Wie beeinflusst der Grad der Personalisierung die wahrgenommene Verbundenheit mit dem Besuchserlebnis?
Im Rahmen einer Nutzerstudie wird der entwickelte Prototyp evaluiert. Dabei können beispielsweise unterschiedliche Formen der Personalisierung oder Darstellung persönlicher Sammlungen (auch in AR/VR möglich) miteinander verglichen werden.
Ziel ist es, Gestaltungsempfehlungen für digitale Sammelsysteme zu entwickeln, die kulturelle Besuchserlebnisse über den eigentlichen Besuch hinaus begleiten.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundlagen in HCI und User Research
- Interesse an UX- und Interaktionsdesign
- Erste Erfahrungen mit Prototyping
- Interesse an Museen, Kulturvermittlung oder digitalen Erinnerungsmedien
Betreuer: Philip Weber
Diese Arbeit untersucht, wie die Einführung eines Chatbots die alltägliche Zusammenarbeit in einer Reisekostenabteilung verändert. Anstatt sich ausschließlich auf Usability oder Nutzerzufriedenheit zu konzentrieren, untersucht die Arbeit Veränderungen in der Aufgabenverteilung, Koordination, Kommunikation, Verantwortungsübernahme und bei Übergaben zwischen Mitarbeitenden und Chatbot.
Dazu werden Mitarbeitende einer Reisekostenabteilung mittels leitfadengestützter Interviews und/oder partizipativer Workshops untersucht. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie die Arbeit vor und nach der Einführung des Chatbots organisiert war, welche Aufgaben an den Chatbot übertragen werden, an welchen Stellen Mitarbeitende weiterhin eingreifen müssen und ob neue Formen der Arbeit entstehen. Dazu können beispielsweise die Überprüfung von Antworten, die Korrektur von Informationen, der Umgang mit Ausnahmefällen oder die Koordination von Eskalationen gehören.
Die Analyse kann auf CSCW-Konzepte wie Articulation Work, Arbeitsteilung, Koordinationsmechanismen, unsichtbare Arbeit (Invisible Work) und die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zurückgreifen.
Mögliche Forschungsfrage
Wie verändert Conversational AI die Zusammenarbeit, wenn sie in einen bestehenden organisatorischen Arbeitsablauf eingebettet wird?
Mögliche Unterfragen sind:
- Wie werden Aufgaben und Verantwortlichkeiten zwischen Mitarbeitenden und Chatbot verteilt?
- Wie beeinflusst der Chatbot die Koordination und Kommunikation?
- Welche neuen Formen von Articulation Work, unsichtbarer Arbeit oder Nachbesserungsarbeit entstehen?
- Wie wird mit unvollständigen oder fehlerhaften Antworten des Chatbots umgegangen?
- Wie beeinflussen Übergaben zwischen Menschen und Chatbot die Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten?
- Wie passen Mitarbeitende den Chatbot an ihre alltäglichen Arbeitspraktiken an?
Ziel der Arbeit ist es, zu verstehen, wie Conversational AI die Zusammenarbeit verändert, und daraus Gestaltungsempfehlungen für eine bessere Koordination und Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI abzuleiten.
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundkenntnisse in HCI und qualitativer Nutzerforschung
- Interesse an CSCW und Workplace Studies
- Erfahrung mit Interviews, Workshops oder thematischer Analyse
- Grundverständnis von Chatbots und Conversational AI
- Interesse an der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI sowie an organisatorischen Arbeitsprozessen
Betreuer: Faisal Mahmood, Philip Weber
Beschreibung:
Politische Maßnahmen wie Förderprogramme, regulatorische Vorgaben oder institutionelle Governance-Strukturen können Kooperationen zwischen Organisationen initiieren, fördern oder voraussetzen. Solche Formen der policy-induced collaboration unterscheiden sich teilweise von freiwillig entstehenden Kooperationen, da die Zusammenarbeit durch externe Rahmenbedingungen, vorgegebene Rollen und Ziele sowie institutionelle Anforderungen geprägt sein kann.
Die besonderen Rahmenbedingungen solcher Kooperationen stellen auch Anforderungen an die Gestaltung digitaler Systeme zur Unterstützung der Zusammenarbeit. Bestehende Kollaborations- und CSCW-Systeme berücksichtigen bislang nur begrenzt, dass Nutzerinnen und Nutzer nicht notwendigerweise aus eigenem Antrieb oder mit vollständig gemeinsamen Interessen zusammenarbeiten.
Ziel der Arbeit ist es daher, aus einer HCI-/CSCW-Perspektive zu untersuchen, welche besonderen Anforderungen an digitale Systeme zur Unterstützung von policy-induced collaboration entstehen. Hierzu soll zunächst der bestehende Forschungsstand zu policy-induced bzw. institutionell geprägter Kooperation sowie zu digitaler Unterstützung interorganisationaler Zusammenarbeit aufgearbeitet werden.
Darauf aufbauend sollen zentrale Herausforderungen und Anforderungen identifiziert und in Form von Designprinzipien bzw. einem konzeptionellen Framework strukturiert werden. Je nach Schwerpunkt kann darauf aufbauend ein interaktiver Prototyp entwickelt werden, der ausgewählte Designprinzipien beispielhaft umsetzt und anschließend evaluiert wird.
Die Arbeit soll damit eine Verbindung zwischen der Erforschung politisch beeinflusster Kooperationsformen und der Gestaltung digitaler sozio-technischer Systeme herstellen.
Forschungsfrage:
Welche Anforderungen ergeben sich an die Gestaltung digitaler Systeme zur Unterstützung von Policy-Induced Collaboration?
Ziele:
- Aufarbeitung des bestehenden Forschungsstands zu Policy-Induced Collaboration und verwandten Formen institutionell geprägter interorganisationaler Zusammenarbeit,
- Zentrale Herausforderungen und Besonderheiten dieser Kooperationsformen identifizieren und gegenüber freiwilliger interorganisationaler Zusammenarbeit abgrenzen,
- Anforderungen an digitale Kollaborationssysteme ableiten,
- Selbige Anforderungen zu übergeordneten Gestaltungsprinzipien bzw. einem konzeptionellen Framework vverdichten,
- Einen konzeptionellen Prototyp entwickeln und evaluieren.
Betreuer: Robert Fischbach
Digitale Technologien wie Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) oder Building Information Modeling (BIM) verändern zunehmend Arbeitsprozesse im Handwerk. Gleichzeitig ist die nutzerzentrierte Gestaltung solcher Anwendungen entscheidend für deren Akzeptanz und Wirksamkeit in der Praxis. Im Rahmen dieser Arbeit analysieren Studierende bestehende Evaluationen von fünf Klick-Prototypen, die unterschiedliche Anwendungsbereiche im Handwerk adressieren und im universitären Kontext entwickelt wurden.
Die Prototypen umfassen eine AR-unterstützte Baubegehung, VR-gestützte Einweisungsgespräche, einen Chatbot zur Interaktion mit BIM-Modellen, eine BIM-basierte Angebotsstellung sowie das Einscannen von Umgebungen zum Abgleich von Bauzustand und Bauplan. Grundlage der Analyse bilden Evaluationen mit jeweils etwa sechs Probandinnen und Probanden.
Ziel der Arbeit ist es, die vorhandenen Evaluationsergebnisse systematisch auszuwerten und diese mit bestehenden wissenschaftlichen Erkenntnissen zu vergleichen. Darauf aufbauend sollen die Ergebnisse kritisch diskutiert und konkrete Verbesserungsvorschläge erarbeitet werden. Weiterhin sollen neue Designansätze für die Prototypen entwickelt, (ausgewählt) implementiert und evaluiert werden. Die Arbeit verbindet damit empirische Analyse, Literaturarbeit und konzeptionelle Gestaltung sowie Implementierung.
Betreuung: Diana Grüger
Die industrielle Ausbildung und die Arbeit als Fachkraft stehen vor vielseitigen Herausforderungen. Technologien wie Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) eröffnen neue Möglichkeiten, Lernprozesse und Arbeitsschritte zu unterstützen und anschaulich zu gestalten. Gleichzeitig ist entscheidend, wie diese Technologien sinnvoll eingesetzt werden, um Fachkräfte nicht zu überfordern, sondern gezielt zu unterstützen.
Im Rahmen dieser Arbeit analysieren Studierende bestehende Workshopergebnisse aus einem Workshop mit Auszubildenden der Industrie zu AR/VR-Anwendungen. Ziel ist es, Bedarfe, Nutzungsideen und Herausforderungen aus Sicht der Auszubildenden systematisch auszuwerten und mit dem aktuellen Forschungsstand zu vergleichen. Ein besonderer Fokus liegt auf Diminished Reality (DR), bei der reale Umgebungen gezielt reduziert oder vereinfacht werden, um Aufmerksamkeit auf relevante Inhalte zu lenken und Lernprozesse zu unterstützen.
Auf Basis der Analyse entwickeln die Studierenden eigene Designkonzepte für AR/VR-Anwendungen mit DR-Elementen im industriellen Kontext. Diese sollen praxisnah, nutzerzentriert und didaktisch fundiert sein. Anschließend wird ein Prototyp, der die erarbeiteten Konzepte greifbar macht, entwickelt und evaluiert.
Betreuung: Diana Grüger
Vermutlich jeder Mensch muss im Laufe des Lebens eine Präsentation vor einem Publikum halten – sei es ein Referat in der Schule, ein Vortrag während des Studiums oder Ausbildung oder ein Bericht vor Kolleg*innen auf der Arbeit. Dabei hat ein nicht-wesentlicher Teil der Menschen Angst und Sorge vor einer Präsentation. In VR können nun Präsentationen immersiv und spannungsfrei in einer realitätsnahen Umgebung geübt werden, um Anspannungen zu verringern.
Aufbauend auf den Ergebnissen einer vorhandenen Bachelorarbeit gestalten Studierende eine KI-gestützte VR-Trainigsumgebung für Präsentationen weiter und evaluieren diese. Die Trainingsumgebung ist auf eine Prüfungssituation vor einem Gremium zugeschnitten und die im vorliegenden Prototypen genutzte KI wertet verschiedene Faktoren der vortragenden Person aus.
Ziel der Arbeit ist somit die kritische Weiterentwicklung eines vorhandenen Prototypens anhand eigener Konzepte, Literatur und/oder empirischer Daten sowie die Evaluation und interative Verbesserung desselben. Die Arbeit verbindet damit empirische Analyse, Literaturarbeit und konzeptionelle Gestaltung sowie Implementierung.
Betreuung: Diana Grüger
Kurzbeschreibung
Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines Prototyps beziehungsweise Klick-Dummys für einen digitalen Wissensmarktplatz, der den Austausch von implizitem Wissen zwischen Auszubildenden unterstützt. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die Weitergabe von dokumentiertem Fachwissen, sondern von handlungsbezogenem Erfahrungswissen, das häufig nicht in Lehrbüchern, Arbeitsanweisungen oder anderen formalen Dokumentationen festgehalten ist.
Das Konzept basiert auf einem Tauschprinzip "Wissen gegen Wissen". Auszubildende sollen die Möglichkeit erhalten, eigene Erfahrungen, Tipps und bewährte Vorgehensweisen einzubringen und im Gegenzug vom Wissen anderer zu profitieren. Zur Strukturierung und Verknüpfung der Inhalte werden Prinzipien der Lotus-Systematik eingesetzt, wodurch Zusammenhänge zwischen verschiedenen Wissensgebieten sichtbar gemacht werden können.
Im Rahmen der Arbeit werden die Anforderungen an ein solches System analysiert, ein nutzerzentriertes Konzept entwickelt und in Form eines klickbaren Prototyps umgesetzt. Abschließend wird untersucht, inwieweit der Ansatz die Wissensweitergabe und den Wissenserhalt innerhalb der Ausbildung fördern kann.
Forschungsfrage
Wie kann ein digitaler Wissensmarktplatz gestaltet werden, um die Weitergabe von implizitem Erfahrungswissen zwischen Auszubildenden durch einen Wissensaustausch auf Gegenseitigkeit zu fördern?
Betreuung: Christopher Förster
Beschreibung:
Abstrakte KI-/ML-Konzepte (zB Lernen, Training, Bias oder auch LLM/ NN ...) sind für Personen ohne technischen Hintergrund oft schwer greifbar. Die Arbeit soll untersuchen, wie ein solches Konzept durch einen physischen, interaktiven Prototyp erfahrbar gemacht werden kann. In einem partizipativen Prozess wird gemeinsam mit der Zielgruppe entschieden, welches Konzept umgesetzt wird; anschließend wird ein physischer Prototyp entwickelt, der dieses Konzept interaktiv vermittelt (wortwörtlich greifbar macht). In einer vergleichenden Nutzerstudie wird untersucht, wie sich der Lernerfolg und das Verständnis bei der Nutzung des Prototyps im Vergleich zu klassischen Vermittlungsformen (z. B. Video, Text, digitale Simulation) unterscheiden.
Mögliche Forschungsfragen:
- Welches KI/ML-Konzept eignet sich warum besonders für eine physische Vermittlung, und wie kann dessen Auswahl partizipativ mit der Zielgruppe erfolgen?
- Wie muss ein physischer Prototyp gestaltet sein, um das ausgewählte Konzept anschaulich und verständlich zu vermitteln?
- Wie unterscheidet sich das Verständnis des Konzepts nach Nutzung des physischen Prototyps im Vergleich zu anderen Vermittlungsformen?
- Welche Rolle spielen Motivation und Engagement bei der interaktiven/haptischen im Vergleich zur digitalen/textuellen Vermittlung?
Betreuung: Marisa Schmidt, Enzo Frenker-Hackfort
Beschreibung:
KI-Kompetenz wird für Beschäftigte in KMU zunehmend zur Grundvoraussetzung, doch bestehende Weiterbildungsangebote sind oft zu theoretisch, zu technisch oder nicht auf die Zielgruppe zugeschnitten. Die Arbeit untersucht, welche Inhalte und Vermittlungsformen benötigt werden, um Mitarbeitenden ohne technischen Hintergrund KI-Grundlagenwissen praxisnah zu vermitteln. Auf Basis partizipativer Design-Workshops mit der Zielgruppe wird ein interaktiver digitaler Lernhub konzipiert und anschließend zum Beispiel als Web-Prototyp umgesetzt. Der Prototyp wird in einer Nutzerstudie evaluiert, mit besonderem Fokus darauf, ob und wie sich die AI Literacy der Teilnehmenden durch die Nutzung verbessert.
Mögliche Forschungsfragen:
- Welche Inhalte und Vermittlungsformen benötigen KMU-Mitarbeitende ohne technischen Hintergrund, um grundlegendes KI-Verständnis aufzubauen?
- Wie sollte ein interaktiver Lernhub gestaltet sein, um diese Inhalte zielgruppengerecht zu vermitteln?
- Welchen Einfluss hat partizipatives Design auf Akzeptanz und wahrgenommene Relevanz des Hubs?
- Inwiefern verbessert die Nutzung des entwickelten Hubs die AI Literacy der Nutzenden messbar?
Betreuung: Marisa Schmidt, Enzo Frenker-Hackfort
Beschreibung:
In einer überbetrieblichen Ausbildungswerkstatt steht die Weitergabe impliziten Wissens im Vordergrund. Wissen also, das durch praktische Erfahrung und Übung entsteht und schwer explizierbar ist. Ziel dieser Arbeit ist es, herauszuarbeiten, wie mit Hilfe von Gamification die Motivation bei Auszubildenden hinsichtlich der digitalen Dokumentation und Weitergabe dieses Wissens untereinander gefördert werden kann.
Im Rahmen dieser Arbeit soll eine systematische Literaturrecherche zu den Einflüssen von Gamification im Bereich des Peer Learning unter Berücksichtigung des besonderen Lernsettings einer überbetrieblichen Ausbildungswerkstatt erarbeitet werden. Dabei sollen wissenschaftliche Studien analysiert werden, um zentrale Erkenntnisse hinsichtlich der Motivationsförderung durch Gamification, bewährte Gamificationelemente sowie aktuelle Trends und Herausforderungen zu identifizieren. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wird eine erste prototypische Anwendung erstellt, die mit Auszubildenden anschließend evaluiert wird.
Fragestellungen sind:
- Welche Gamification-Elemente kommen in Frage?
- Welche Potenziale bieten diese zur Motivationsförderung hinsichtlich digitaler Wissensdokumentation (z.B. mit Smart Glasses) und -austausch zwischen Auszubildenden in der überbetrieblichen Ausbildungswerkstatt?
- Wo liegen Grenzen und welche Herausforderungen gibt es?
Betreuung: Stefanie Bächler
Ist kein passendes Thema in der Liste dabei? Eigene Themenideen aus unseren Forschungsschwerpunkten (z. B. Mensch-KI-Interaktion, Sozio-technische Systeme, Digitale Transformation) sind bei uns jederzeit willkommen! Wenden Sie sich hierzu einfach an Prof. Dr. Thomas Ludwig oder das jeweilige Teammitglied.
Betreuer: Prof. Dr. Thomas Ludwig