Abschlussarbeiten

Gamification, Games und Playful Systems basieren auf Spielerlebnissen bzw. spielerischen Elementen, um Nutzerengagement zu fördern. Dies geschieht in unterschiedlichen Domänen mit verschiedenen Zielen. Beispielsweise können Gamification-Elemente und -Konzepte Zusammenarbeitsprozesse bereichern und sich somit eventuell positiv auf die Motivation der Akteure auswirken. Weiterhin sind Gamification-Konzepte aus Unternehmenssicht sehr interessant für weniger populäre Aufgaben und für die Aufrechterhaltung der Konzentration und Arbeitsmoral über den ganzen Arbeitstag. 

Bei Playful Systems sind die Strukturen und die Durchführung von Systemprozessen gezielt auf Spielerlebnisse der Nutzer*innen ausgelegt. Dies ist beispielsweise bei Lernsystemen für Kinder zu beobachten, die Lerninhalte didaktisch durch Spieleausführungen vermittelt bekommen. In solchen Spielausführungen können KI-Systeme (KI = künstliche Intelligenz) hinterlegt sein, die Nutzer*innen hilfreich durch ein Spiel moderieren. Die Verpackung von (Lern-)Inhalten und das Auftreten von KI in Playful Systems (auch in anderen Domänen) sind sehr komplex und die Auswirkung oft nicht ganz bekannt. Daher ist das Potenzial solcher Systeme noch nicht ausgeschöpft. Außerdem können KI-Systeme stetig verbessert werden, um zielgerechtere Ausführungen zu ermöglichen. Dies ist z.B. mit Human-in-the-loop Ansätzen möglich.

Games entstehen oft aus kommerziellen Gründen und haben innovative Ansätze, um ein hohes Nutzererlebnis zu erzielen. Innovative Ansätze sind sehr stark in der Interaktion zwischen Nutzer*innen und Endgeräten zu beobachten. Vor allem bei Smartphones ergeben sich durch eine Vielzahl an Sensoren oder Schnittstellen zu anderen Endgeräten neue oder hybride Interaktionsmodi.     

Games sind auch an bestimmte Konzepte geknüpft wie z.B. Zusammenarbeitskonzepte und -Prozesse mit einer KI oder anderen Nutzer*innen, die gemeinsame Ziele in einem Game verfolgen. Diese Zusammenarbeitskonzepte bieten durch die Vernetzung der Endgeräte viele mögliche Formen der Ausgestaltung.

Mögliche Themenkategorien für Abschlussarbeiten wären unter anderem folgende:

• Ausgestaltung, Integration und Entwicklung von Gamification Konzepten/Elementen in (Zusammenarbeits-)Prozessen sowie die Untersuchung der erzielten Auswirkungen auf die Akteure im Prozess.
• KI in Games oder Playful Systems untersuchen, gestalten und entwickeln sowie unter Anwendung von Human-in-the-Loop-Ansätzen anpassen oder verbessern.
• Das Untersuchen, Gestalten und Entwickeln von unterschiedlichen KI-Avataren und dessen Wirkung auf Nutzer*innen in verschiedenen Situationen in Playful Systems oder Games.
• Das Untersuchen, Gestalten und Entwickeln von Kollaboration zwischen KI und Nutzer*innen oder zwischen Nutzer*innen in Games, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
• Die Entwicklung von KI-basierter Spielumgebung für innovative Interaktionsmodi.
• Die Entwicklung von Game-Applikationen für Smartphones mit neuen oder hybriden Interaktionskonzepten und Interaktionsmodi.

 

Sie können uns gerne weitere Themen, die hierzu passen, vorschlagen. Außerdem ist es möglich, diese Themen im Rahmen einer Studie (für M.Sc. Wirtschaftsinformatik Studierende), als Bachelor- oder Masterarbeit (für alle Studiengänge am Fachbereich Informatik) zu behandeln.

 

Bearbeitungssprache: Deutsch oder Englisch.

Betreuer: Dr. Navid Tavanapour

 

Im Bereich Digitale Stadt, Smart City und Stadtentwicklung, insbesondere mit dem Fokus auf E-Government/Digital Government und E-Partizipation (technologie-unterstütze kollaborative Beteiligung von Bürgern in öffentlichen Planungs- und Entscheidungsprozessen), bieten wir verschiedene Themen an, die aus unterschiedlichen Perspektiven je nach Schwerpunkt (z. B. empirisch, konzeptionell und/oder mit Implementationsanteil) untersucht werden können.

Grundsätzlich lassen sich alle Themen sowohl im Rahmen einer Bachelorarbeit als auch Masterarbeit untersuchen und im Einzelfall mit einer vorhergehenden Studie verknüpfen.

Mögliche Themenschwerpunkte werden individuell je nach Erkenntnisinteresse mit Ihnen abgesprochen. Bitte verwenden Sie unser Bewerbungsformular.

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)
• Konzeptionelle und empirische Arbeiten zu Gamification in hybriden Teams
• 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.

Virtual group meetings are omnipresent in times of the COVID-19 pandemic. At the same time, however, virtual meetings incur numerous technological limitations and HCI challenges. In particular, most current virtual meeting solutions hinder perception of correct gaze, body language, emotions, deictic relations, or eye-to-eye contact. Moreover, in virtual meetings the communication between multiple people is captured via microphones and cameras in real-time and, thus, they cause several ethical, societal, legal, and privacy issues.

In this thesis, the student should develop and evaluate advanced virtual group meeting analytics and feedback mechanisms for video conference tools such as Zoom or BigBlueButton by using AI-based detection of emotions, body language, or attention.

Orientation

Informatics/Psychology: 70/30
Software/Hardware: 90/10
Theory/Practice: 30/70