Vorlesung Human Factors in Human-AI Interaction
Dozent: Dr. Jeremy SaxÜbungsleitung: Dr. Jeremy Sax
Organisation: Sophia Sakel
Semesterwochenstunden: 2 Vorlesung, 2 Übung
ECTS-Credits: 6
Modul: Modulzuordnungen
Lehrplan
Dieser Kurs untersucht, wie menschliche Einschränkungen die Gestaltung von Mensch-KI-Umwelt-Systemen beeinflussen, damit diese sicher, nützlich und gut abgestimmt sind. Wir gehen von klassischen Erkenntnissen der Ergonomie zur Interaktion in Automatisierungsszenarien mit hohem Risiko aus, wie beispielsweise dem autonomen Fahren. Daraus leiten wir die folgenden Konzepte ab: Kontrolle teilen versus Kontrolle abgeben, Vertrauenswürdigkeit der Automatisierung, Wachsamkeit und die eigene Perspektive des Menschen. Anhand eines echten, physischen Roboters können wir stellvertretend testen, was in der heutigen Mensch-KI-Interaktion gleich geblieben ist und was sich verändert hat. Das Ziel ist es, zentrale Konzepte der Human-Factors-Forschung auf Bereiche wie Medizin, Prozessautomatisierung, Luftfahrt, Produktion und weitere zu übertragen um ein Gespür zu entwickeln, das Ihnen bei der Gestaltung von Systemen hilft. Die praktischen Übungen sind sehr praxisorientiert angelegt und bieten Ihnen die Möglichkeit, die in den Vorlesungen besprochenen Interaktionen selbst als Prototypen umzusetzen. Zu den behandelten Konzepten gehören:
- Automatisierungsstufen · Autonomiegrad · Kontrollgrad
- Arten der Mensch-Maschine-Interaktion
- Überwachung und Eingreifen
- Aufgabenanalyse
- Human-in-the-Loop-Systeme
- Industrieprozesse, in denen Human Factors angewendet werden: SOTIF (ISO 21448), funktionale Sicherheit (ISO 26262).
- Kognitive Entlastung
- Lernen und Fachwissen
- Fitts-Liste
- Technologieakzeptanz
Termine und Ort
- Vorlesung:
Termin: Die Vorlesung findet ab dem 19.10.2026 von 14 - 16 Uhr c.t. statt
Ort: Geschw.-Scholl-Pl. 1 (B) / B 106 - Übung:
Termin: Die Übung findet ab dem 19.10.2026 von 16 - 18 Uhr c.t. statt
Ort: Geschw.-Scholl-Pl. 1 (B) / B 106
Wöchentliche Vorlesung plus Praktikum. Die Praktika basieren auf den Betriebsdaten, Protokollen und Wissensdateien eines im Einsatz befindlichen Assistenzroboters.
Die Lehrveranstaltung eignet sich für
siehe ZuordnungenKlausur
Der Termin der Klausur wird im Laufe des Semester über LSF bekanntgegeben.
Die Klausur findet als schriftliche Prüfung im Präsenzformat statt.
Material
Die Materialien zu dieser Veranstaltung werden über Moodle bereitgestellt.
Anmeldung
Um den Zugang zu den Online-Materialien zu bekommen melden Sie sich bitte in Moodle mit ihrer Campus-Kennung an. Den Einschreibeschlüssel finden Sie auf LSF oder in der ersten Vorlesung.
