Abschlussarbeiten

Hintergrund: 

Menschliche Zusammenarbeit steht seit langer Zeit im Interesse sozio-technischer Forschung. Disziplinen wie CSCW und Collaboration Engineering befassen sich damit, Kollaborationsprozesse in Teams zu verstehen und zu gestalten und IT-Werkzeuge effektiv einzusetzen, um Kollaboration zu unterstützen. Rasante Fortschritte in Forschung und Entwicklung zu Machine-Learning, Natural-Language-Processing, Artifical Intelligence und Neuronal Networks führend zwischenzeitlich dazu, dass kognitive Assistenten, Chatbots und zunehmend intelligente Systeme ihren Weg in unseren Arbeitsalltag und unser Privatleben finden. Mit den praktischen Anwendungen verändern sich auch die Forschungsfragen im Bereich der Kollaborationsunterstützung. Wie verändern sich die Interaktion, die Kommunikation, die Teamdynamik etc., wenn Teams zu hybriden Kollaborationssystemen werden, in denen kognitive Assistenten mit menschlichen Teammitgliedern zusammenarbeiten? Wie müssen sich unsere Methoden, Theorien und Gestaltungsansätze weiterentwickeln? Welche neuen Möglichkeiten entstehen, wenn „Maschinen“ nicht mehr nur statische Werkzeuge (wie z.B. Gruppenunterstützungssysteme) sind, die vom menschlichen Prozessgestalter mit fester Agenda oder generischem Funktionsumfang vorkonfiguriert werden, sondern als selbstgesteuerte Akteure im Zusammenarbeitsprozess (als Teilnehmer oder Facilitator) situativ reagieren können?

 Aufgabenstellung:

Grundsätzlich sind je nach Phase im Studium (Bachelor oder Master), sowie des aktuellen Erkenntnisinteresses der Betreuerin und des Studenten/der Studentin, verschiedenste Aufgabenstellungen denkbar, bspw.

• Transfer von Methoden und Gestaltungsansätzen u.a. des Collaboration Engineering zur Entwicklung von hybriden Mensch-Computer-Kollaborationsprozessen oder –systemen (z. B. Customer Support, internal/external support)
• Konzeptionelle und empirische Arbeiten zu hybriden Arbeitspraktiken in der Wissensarbeit für
  (a) eine Arbeitsteilung und Aufgabenallokation zwischen Menschen und  kognitiven Assistenten entsprechend ihrer jeweiligen Stärken
  (b) eine nachvollziehbare Übergabe von Aufgaben/Arbeitsständen von kognitiven Assistenten an WissensarbeiterInnen 
  (c) eine transparente Darstellung von Entscheidungen der kognitiven Assistenten, die als Entscheidungsgrundlage für WissensmitarbeiterInnen dienen sollen
  (d) die Förderung menschenunterstützten maschinellen Lernens von kognitiven Assistenten
• Konzeptionelle und empirische Arbeiten zu Interaktionsmechanismen, Anreizsystemen, Anforderungen an die Kollaborationsunterstützung etc. in hybriden Teams (menschliche Akteure + kognitive Assistenten/künstliche Intelligenzen/Chatbots)
• Status-quo-Analyse zu Ansätzen, Methoden, Instrumenten bzw. Anforderungen an Kollaborationsunterstützung für hybride KollaborationssystemeAnalyse etablierter Methoden und Gestaltungsansätze des Collaboration Engineering und Identifikation von Weiterentwicklungsbedarfen (z.B. des Collaboration Process Design Approaches oder der thinkLet Pattern-Sprache) im Zeitalter hybrider Kollaboration
• Konzeption, Entwicklung und Evaluation eines Chatbots als Facilitator (Moderator) von Kollaborationsprozessen für ein ausgewähltes Anwendungsszenario (z.B. Customer Service, Softwareengineering-Teams, Innovationscommunities etc.)
• Konzeption, Entwicklung und Evaluation von Gestaltungsmustern (thinkLets) für ausgewählte Kollaborationsaktivitäten unter Einsatz kognitiver Systeme für potentiell automatisierbare Arbeitsschritte (z.B. Sammlung und Pre-Processing von Information, Filtern und Zusammenfassen von Inhalten, Kategorisierung, Identifikation von Konflikten und Fehlern etc.)
• Konzeption und prototypische Implementierung zur Flexibilisierung bislang linearer Mass-Collaboration-Prozesse mit Chatbot-Unterstützung, z.B. im Crowd Work

Hintergrund:

Kreativitätstechniken und nutzerzentrierte Gestaltungsansätze wie Design Thinking bieten für Organisationen enorme Potentiale, wünschenswerte und innovative Lösungen kollaborativ zu entwickeln. Design Thinking ist dabei ein Ansatz, der verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichem Hintergrund in einen mehrphasigen Problemlösungsprozess einbindet und derzeit viel Beachtung in Forschung und Praxis findet. Im Gegensatz zu anderen Methoden ist Design Thinking weniger ein strikter Prozess, sondern mehr eine Sammlung von Methoden und Werkzeugen, die zur Problemlösung angewandt werden können. Auf Grund dieser Flexibilität, der sehr heterogenen Teamzusammensetzung und der Breite höchst interaktiver Methoden, verlangt Design Thinking hohe Moderations- und Methodenkompetenz auf Seiten der ModeratorInnen. ModeratorInnen haben die fordernde Aufgabe, Team und Prozess gleichzeitig im Auge zu behalten und steuern. Der Erfolg von Design Thinking hängt häufig zentral von einer guten Moderation ab.

Ein vielversprechender Ansatz, ModeratorInnenen zu entlasten und Design Thinking auch für weniger erfahrene Teams und ModeratorInnen zugänglich zu machen, liegt in der Augmentierung durch digitale Assistenzsysteme, z.B. sprachbasierte Agenten.

Aufgabenstellung:

Wir unterstützen Abschlussarbeiten, die verschiedene Aspekte des Einsatzes von digitalen Assistenzsystemen/Conversational Agents im Design Thinking, aus theoretischer, konzeptioneller, technischer oder empirischer Perspektive untersuchen. Mögliche Themenschwerpunkte sind dabei (beschränken sich aber nicht auf diese):

• Anforderungen and Assistenzsysteme im DT aus Nutzer- und ModeratorInnenperspektive
• Aufgabenteilung zwischen menschlichen ModeratorInnen und sprachbasierten Agenten im DT
• Entwicklung, Umsetzung und Evaluation von Prototypen zur Unterstützung ausgewählter Methoden des DT
• Einfluss von sprachbasierten Agenten auf die Teamzusammenarbeit in DT Teams

Eigene Vorschläge für Abschlussarbeiten entlang dieser inhatlichen Schwerpunkte sind gern gesehen.