Multimediale Ausarbeitung
Strategie: Optimale Gewichtung
Benchmarking Aided Decision Making in a Signal Detection Task Megan L. Bartlett and Jason S. McCarley, Human Factors 2017 59:6, 881-900
Optimale Gewichtung: Theorie
Das Optimal Weighting (OW) Modell ist ein theoretisches Modell, das beschreibt, wie ein Mensch oder ein System die Hinweise von einem menschlichen Entscheider und eines automatisierten Hilfsmittels optimal kombiniert, um die beste mögliche Entscheidung zu treffen.
Erster Vortrag: Metakognitive Strategie
Hier kann in Kurzfassung nachgelesen werden, was die Optimal Weighting Strategie (OW) ist und wie sie funktioniert.
Erste Designentscheidungen
Unsere Anwendung richtet sich an Berufsgruppen mit hoher Verantwortung in der visuellen Entscheidungsfindung (z. B. Radiologie, Qualitätssicherung, Meteorologie), bei denen Genauigkeit und Verlässlichkeit entscheidend sind. Basierend auf dem Optimal Weighting Modell kombinieren wir objektive Leistungsdaten (z. B. Sensitivität aus einem Vor-Test) mit subjektiver Sicherheit, um menschliche und KI-basierte Hinweise optimal zu gewichten. Ziel ist eine adaptive Entscheidungsunterstützung, die Fehler reduziert, Transparenz schafft und dem Nutzer trotz KI-Empfehlung die Kontrolle lässt. Die Nutzerführung umfasst einen kurzen Baseline-Test und einen Hauptdurchgang mit erklärter Entscheidungsunterstützung.
Med Badr Chemmaoui (Unsplash)
Erste Scribbles
Scribble 1: Menschliche Einschätzung
Anima - Nick Meyer
Prototyp-Entwurf & Userflows
Der User Flow beginnt mit einem kurzen Baseline-Test, gefolgt vom Hauptdurchgang mit adaptiver Entscheidungsunterstützung. Ein interaktiver Prototyp zeigt, wie Hinweise von Mensch und KI kombiniert und visualisiert werden. Ziel ist eine intuitive, transparente und kontrollierbare Nutzererfahrung zu schaffen, die den Nutzenden bei der Anwendung der Optimal Weighting Strategie unterstützt.
Zweiter Vortrag: Designidee
Hier kann in Kurzform nachgeschaut werden, wie die Optimal Weighting Strategie innerhalb des Prototypens angewendet wurde und welche theoretischen Konzepte einbezogen wurden.
Prototyp für Optimal Weighting Strategie
Hier kann der aktuelle Prototyp angeschaut und ausprobiert werden.
Kateryna Mayka von Eleken
CONEDU/Schnepfleitner, auf erwachsenenbildung.at
Wissenschaftskommunikation & Feedback
In diesem Abschnitt werden theoretische Erklärungen für die Kommunikation innerhalb der Anwendung genannt und begründet. Es wird erklärt welche Terminologie verwendet und wie Vertrauen bei den Nutzenden geschaffen wird.
Finalisierung & Ergebnisbewertung
In diesem Abschnitt wird die finale Version des Prototypen aufgezeigt. Zudem werden die in der Studie gesammelten Ergebnis aufgezeigt und diskutiert.
by Storyset