Forschungsstudie zu digitaler Integration und Interaktion

Bridging the digital Gap: Veranstaltung für Technologie Beginner

„Digitale Neulinge/ Beginner" sind Menschen, für die die Arbeit mit digitalen Umgebungen neu ist und die im Umgang mit digitalen Geräten zur Lösung von Aufgaben nicht übermäßig geübt sind.

Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie der ProMenTaT-Nachwuchsgruppe werden digitale Qualifizierungswerkzeuge entwickelt, die sich an Aufgaben oder Probleme mit zunehmender Komplexität anpassen. Wir testen ihre Wirksamkeit, um Probanden mit unterschiedlichen Einschränkungen zu befähigen, sich in realen oder simulierten Arbeitsumgebungen geeignete Verhaltensweisen anzueignen. Im Ergebnis soll die Kompetenzentwicklung mit Hilfe von technischen Tools erleichtert werden.

1. AVISAR (Adaptive Visual System with Spatial Augmented Reality)
2. MIR (Multisensory Interaction Space)

Wir sind aktiv auf der Suche nach Personen, die bei der Arbeit mit Herausforderungen konfrontiert sind aufgrund von fehlenden Fähigkeiten bei zeitgenössischen digitalen Arbeiten, Personen mit sprachlichen Herausforderungen (Englisch oder Deutsch) oder Verständnisproblemen (begrenzte Lese- / Schreibfähigkeiten). → Aber auch jeder Interessierte ist ausdrücklich willkommen!
 

Alle Infos zur Studie und Anmeldung erhalten Sie hier.

Motivation und Hintergrund

Wie können Komplexität, Informationsverarbeitung und Denkprozesse gefördert werden, um die Eingliederung und Integration von digitalen Neuankömmlingen zu verbessern?

Menschen, die nicht mit Technologie in Berührung kommen, interagieren anders mit Technologie als Menschen, die mit Technologie geboren wurden und Zugang zu ihr haben. Aufgaben, die den letzteren einfach erscheinen, können den ersteren komplex erscheinen, insbesondere bei Problemlösungsaufgaben, die eine kognitive Belastung darstellen. Forschungen heben hervor, dass Problemlösungsschwierigkeiten je nach Komplexität und Interaktivität der Elemente variieren.

Um einen integrativen Qualifizierungsprozess für digitale Technologien für Menschen mit unterschiedlichen Hintergründen zu entwickeln, ist das Verständnis des menschlichen Verhaltens und der Informationsverarbeitung entscheidend. Die Informationsverarbeitung findet auf drei Ebenen statt: auf der Gefühlsebene, der Verhaltensebene und der Reflexionsebene. Wir nutzen viszerale Reaktionen, um Emotionen zu wecken und die Motivation zu steigern. Auf der Verhaltensebene werden erlernte Fähigkeiten verarbeitet, die bei der Lösung komplexer Probleme helfen. Indem wir viszerale Reaktionen auslösen und die Denkprozesse unterstützen, wollen wir Personen mit Barrieren trainieren und sie zum Erwerb von Technologien und Fähigkeiten motivieren.

Die Studie zielt darauf ab, Personen, die mit Einschränkungen wie Sprach- oder Verständnisproblemen und mangelnder Vertrautheit mit digitalen Technologien (z. B. der Arbeit mit Computern, Tablets usw.) konfrontiert sind, zu helfen, in hybriden Arbeitsumgebungen erfolgreich zu sein. Zu diesem Zweck liegt der Schwerpunkt der Studie auf der Verbesserung der digitalen Fähigkeiten und der Arbeitsmotivation, indem die Teilnehmer Aufgaben in simulierten Industrieumgebungen lösen sollen.

Das Hauptziel ist die Entwicklung von Qualifizierungsprozessen und unterstützenden Werkzeugen, um Personen mit bestimmten Einschränkungen bei der Integration in zukünftige Arbeitsumgebungen zu helfen.

Wir wollen eine Zielgruppe von Technologieanfängern und Personen mit eingeschränkten Sprachkenntnissen (Deutsch oder Englisch) oder Verständnisfähigkeiten ansprechen, also Personen, die Unterstützung bei der Lösung zeitgemäßer digitaler Aufgaben benötigen.

Ziel

Hauptziel ist die Entwicklung von Qualifizierungsprozessen und unterstützenden Instrumenten zur Integration von Personen, die mit spezifischen Qualifikationsanforderungen konfrontiert sind, damit sie in einem künftigen hybriden Arbeitsumfeld effektiv arbeiten können. 

Methodik der Studie

Kurzfassung

→ Die Teilnehmenden durchlaufen ein strukturiertes Programm in einem Multisensorischen Interaktionsraum (MIR), in dem sie drei Arbeitsaufgaben von zunehmender Komplexität ausführen.

Die Aufgaben reichen von einfachen Reparaturen von IT-Komponenten über die Entscheidungsfindung bei Stromausfällen bis hin zu komplexen Problemlösungen in einer simulierten Fabrikumgebung.

Versuchsplanung zur Bewertung sensorischer und kognitiver Fähigkeiten bei Problemlösungsaufgaben 

In unserer Studie, an der 60 Personen teilnehmen, darunter 30 mit Fähigkeitsanforderungen und 30 ohne Herausforderungen, werden die Teilnehmenden Aufgaben auf drei Komplexitätsebenen durchführen.  Der Schwerpunkt liegt herbei auf den sensorischen und kognitiven Aspekten des Problem Lösens. Die Teilnehmenden werden demografisch befragt und erhalten Informationen über die Studie und die Sicherheitsprotokolle. Anschließend betreten sie den Simulationscontainer, der mit AVISAR, Notfallprotokollen und einem Industriemodell ausgestattet ist. Die Versuchspersonen werden mit folgender Rahmenhandlung in das Experiment geschickt.

- Ihre zentrale Aufgabe ist die Behebung von Fehlern mit AVISAR (Aufgabe hauptsächlich auf sensomotorischer Ebene).

- Bei der Aufgabenbearbeitung (auf Ebene 2 und 3) können Fehler auftreten, für deren Behebung sie eine kurze Schulung oder Hilfsmittel vor Ort erhalten. Der Ablauf ist wie folgt:

Stufe 1 (Sensomotorische Aufgaben):

Die Teilnehmer werden geschult, sechs Fehlerszenarien durch Training im Job zu lösen. Und die Teilnehmer werden AVISAR für die gleichen Aufgaben verwenden.

Stufe 2 (regelbasierte Aufgaben bei Stromausfall)

Die Teilnehmer erleben einen simulierten Stromausfall und müssen diesen anhand der vorgegebenen Anweisungen beheben.

Stufe 3 (Wissensbasierte Aufgaben bei Drohnenausfall)

Die Teilnehmer erleben einen simulierten Drohnenausfall und müssen ihn auf der Grundlage ihrer vorherigen Ausbildung und der verfügbaren Ressourcen beheben.

Ziel des Experiments ist es, die Anpassungsfähigkeit der Teilnehmer in komplexen Situationen und ihre Präferenz für verschiedene Arten von Unterrichtsformaten zu bewerten.

AVISAR - Adaptives visuelles System mit Spatial Augmented Reality

Teil 1 der Studie simuliert ein Reparaturszenario in einer smarten Fabrik. Die Aufgabe der Studienteilnehmer ist es, einfache manuelle Reparaturaufgaben mithilfe des neuartigen AVISAR-Systems durchführen. AVISAR (eng. für: Adaptive Visual Assistance System using Spatial Augmented Reality for Manual Workplaces in Smart Factories) ist ein adaptives, inklusives Assistenzsystem zur Unterstützung manueller Arbeit in Fabriken der Zukunft. Trotz des hohen Automatisierungsgrades smarter Fabriken erfordern bestimmte Aufgaben wie Reparaturen auch zukünftig menschliche Fingerfertigkeit und Expertise. Das AVISAR-System unterstützt die Reparatur fehlerhaft montierter Teile durch visuelle Hilfestellungen. Mithilfe eines Projektors werden die entsprechenden Stellen gehighlighted und eine Reparaturanleitung angezeigt, die auf den jeweiligen Reparaturfall sowie den/die Benutzer/in abgestimmt ist.

AVISAR wird im Rahmen des Teilvorhabens "Konzepte für die Gestaltung von Mensch-Maschine-Schnittstellen in hybriden Teams" entwickelt. Unser Fokus liegt auf der Umsetzung einer nachhaltigen und menschzentrierten Mensch-Maschine-Interaktion. Verantwortlich: M.Sc. Elena Stoll (wiss. Mitarbeiterin) und Prof. Dr.-Ing. Dietrich Kammer (TV-Leitung).

MIR - Multisensorischer Interaktionsraum

Die MIR-Technologie unterstützt die Qualifizierung durch die Simulation von virtuellen oder realen Arbeitsumgebungen. MIR schafft immersive Umgebungen, die das Benutzerverhalten genau erfassen. Die Probanden nehmen an Szenarien teil und werden hinsichtlich ihrer Lernprozesse und Interaktionen mit der Technologie bewertet. Wir werden MIR-basierte Beurteilungen mit traditionellen Methoden vergleichen, um Leistung und Lernergebnisse zu verbessern.

Bewertung:

Die Studie verwendet das Modell von Kirkpatrick, um die unmittelbaren Reaktionen der Teilnehmenden, den Erwerb von Kenntnissen und Fähigkeiten, die Veränderungen im Verhalten am Arbeitsplatz, den Stress (welcher mit einem EDA/Hautleitwert gemessen wird) und die Gesamtauswirkungen auf die organisatorischen Ergebnisse zu bewerten.