241 Arbeiten
Diese Studie vergleicht die Leistung von Einzelpersonen, ad-hoc-Paaren und nominalen Paaren bei der visuellen Graphanalyse in Mixed Reality und stellt fest, dass eine 3D-Darstellung allein keine besseren kollaborativen Ergebnisse im Vergleich zum Benchmark liefert.
Diese Studie analysiert acht reale KI-Einsätze in nicht-westlichen Kontexten und leitet daraus zwölf Leitlinien ab, die betonen, dass für den erfolgreichen und sicheren Einsatz von KI im Dienst der Gesellschaft eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Fachexperten sowie die Berücksichtigung kultureller, institutioneller und technischer Faktoren entscheidend sind.
Die Studie zeigt, dass sich Sprecher und Zuhörer in lauten Umgebungen durch komplexere Handgesten, modulierte Kopfbewegungen und veränderte Körperhaltungen anpassen, um die Kommunikation zu unterstützen, wobei die Synchronität zwischen Sprache und Gesten bei moderatem Lärm leicht abnimmt.
Die Arbeit stellt WebAccessVL vor, ein visuell-linguistisches Modell, das durch eine überwachte Bild-zu-Programm-Synthese und eine verletzungsbasierte Verfeinerung automatisch HTML-Codes so anpasst, dass WCAG2-Verstöße behoben werden, während das ursprüngliche Design erhalten bleibt.
Die Arbeit argumentiert, dass das Vertrauen in Chatbots oft weniger auf tatsächlicher Zuverlässigkeit als vielmehr auf durch Interaktionsdesign ausgelösten kognitiven Verzerrungen beruht, was eine Neudefinition dieser Systeme als zielgerichtete „Verkäufer" und eine klare Unterscheidung zwischen psychologischem Vertrauen und normativer Vertrauenswürdigkeit erfordert.
Diese Reflexionsarbeit beleuchtet aus der Perspektive zweier nicht auf Alterung spezialisierter Forscher die Lücken in der interdisziplinären HCI-Forschung für ältere Menschen und beschreibt, wie ehrenamtliche Arbeit in einer Seniorenresidenz zu einem tieferen Verständnis und mehr Empathie führte.
Die Studie stellt NaviNote vor, ein System, das auf hochpräziser visueller Lokalisierung und einer agentenbasierten Architektur aufbaut, um blinden und sehbehinderten Menschen die sprachgesteuerte Erstellung räumlicher Annotationen und eine präzisere Navigation zu ermöglichen.
Die Studie zeigt, dass bei der Adoption personalisierter KI nicht die bloße Präferenz für Datenschutz, sondern die Mehrdeutigkeit (Ambiguität) bezüglich potenzieller Datenlecks die entscheidende Hemmschwelle für Nutzer darstellt, während ein bekanntes Risiko keinen signifikanten Einfluss hat.
Eine Studie mit 393 Teilnehmern zeigt, dass der Einfluss von Large Language Models auf kritisches Denken unter Zeitdruck umgekehrt ist als bei ausreichender Zeit: Der frühe Zugang verbessert die Leistung bei Zeitmangel, verschlechtert sie jedoch bei充裕er Zeit, während der späte oder fehlende Zugang das umgekehrte Muster aufweist.
Diese Studie identifiziert durch ein Experimentierparadigma drei messbare strukturelle Eigenschaften – die Ausrichtung an einer Greedy-Heuristik, die einfache Zusammensetzung innerhalb von Behältern und eine geordnete visuelle Darstellung – die menschliche Präferenzen für interpretierbare, aber gleichwertig optimale Lösungen beim Bin-Packing-Problem bestimmen und somit die Grundlage für interpretierbarkeitsbewusste Optimierung schaffen.
Die Studie untersucht mit 26 Vorschulkindern die systematischen Zusammenhänge zwischen Geruch, Tastsinn und Emotionen, liefert empirische Erkenntnisse über diese frühkindlichen cross-sensorischen Korrespondenzen und leitet daraus Designrichtlinien sowie eine replizierbare Forschungsmethode ab.
Diese Arbeit stellt die H3LIX-Architektur vor, ein dezentrales KI-Framework, das durch lokale Instanzen, synthetische Daten und einen synchronisierten kollektiven Kontextfeld-Ansatz eine skalierbare, datenschutzkonforme und energieadaptive Lernmethode ermöglicht, die sich an biologischen neuronalen Netzen orientiert.
Dieser Beitrag untersucht die Gestaltung von GenAI-gestützten Gruppenbewusstseins-Tools, um durch die Anwendung etablierter Gestaltungsprinzipien die autonome sozial geteilte Metakognition in kollaborativen Lern- und Arbeitsprozessen zu fördern und eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Generierungen zu vermeiden.
Dieser Beitrag untersucht das Design von GenAI-erweiterten Gruppenbewusstseinswerkzeugen, die durch die Visualisierung von Kollaborationsdaten und die Auslösung kognitiver Konflikte statt durch direkte Anweisungen eine autonome Sinnstiftung fördern, um die Überabhängigkeit von KI zu mindern.
Diese Arbeit untersucht auf Basis zweier empirischer Studien die Chancen und Herausforderungen des Einsatzes von Virtual und Augmented Reality im öffentlichen Sprachunterricht, wobei sie trotz motivierender und kontextueller Vorteile technische Hürden sowie kognitive Überlastung identifiziert und Strategien für eine erfolgreiche Implementierung durch verbessertes Design, angepasste Infrastruktur und Lehrerausbildung empfiehlt.
Diese Studie untersucht den Einfluss unterschiedlicher Interaktivitätsgrade in mobilen AR-Anwendungen auf das Nutzererlebnis und die soziale Akzeptanz und zeigt, dass ein ausgewogener Designansatz notwendig ist, um sowohl Usability als auch soziale Barrieren im öffentlichen Raum zu berücksichtigen.
Eine Studie mit 22 Teilnehmern zeigt, dass die Häufigkeit von betrügerischem Verhalten während Tests in virtueller Realität und auf einem Laptop identisch ist.
Die Arbeit stellt den CMA-ES-IG-Algorithmus vor, der durch die explizite Berücksichtigung von Nutzererwartungen und die Generierung von wahrnehmbar unterschiedlichen Trajektorien das Lernen von Benutzerpräferenzen in der Mensch-Roboter-Interaktion effizienter, robuster und nutzerfreundlicher gestaltet als bestehende Methoden.
Die Studie zeigt, dass bei älteren Erwachsenen die wahrgenommene Vertrauenswürdigkeit und Empathie von KI-Stimmassistenten mit hoher Freundlichkeit steigt, diese Vorteile jedoch in Notfallsituationen zugunsten von Klarheit zurücktreten und dass sowohl der Kontext als auch die Persönlichkeit des Nutzers maßgeblich die Akzeptanz von KI-Erklärungen beeinflussen.
Dieses Paper plädiert für die „AI-Phänomenologie" als Forschungsansatz, der durch die Erforschung der subjektiven menschlichen Erfahrung mit KI-Systemen über die Zeit hinausgeht und dabei methodische Werkzeuge sowie Designkonzepte für eine bessere bidirektionale Ausrichtung zwischen Mensch und KI bereitstellt.