Forscherin des Fraunhofer FKIE mit Dissertationspreis der TU Dortmund ausgezeichnet

13. Januar 2021

Für ihre Doktorarbeit über adaptive Mensch-Maschine-Interaktionen wurde Dr. Jessica Schwarz, Wissenschaftlerin am Fraunhofer FKIE, jetzt mit dem Dissertationspreis der TU Dortmund ausgezeichnet – wenn auch nicht wie üblich im Rahmen einer feierlichen Preisverleihung. Stattdessen wurden die insgesamt 14 Preisträgerinnen und Preisträger ganz im Zeichen des Corona-Jahres online prämiert. Schwarz konnte mit ihrer Arbeit unter anderem aufgrund der wissenschaftlichen Originalität und des Innovationswertes sowie der Bedeutung des Themas für die Weiterentwicklung ihres Fachgebiets punkten.

© Fraunhofer FKIE

Jede Fakultät der Universität konnte je eine Dissertation für den Preis nominieren. Schwarz ist Preisträgerin der Fakultät Erziehungswissenschaft, Psychologie und Bildungsforschung. Ihre Arbeit mit dem Titel »Multifaktorielle Echtzeitdiagnose des Nutzerzustands in adaptiver Mensch-Maschine-Interaktion« wurde von ihrem Doktorvater, Prof. Dr. Gerhard Rinkenauer, betreut.

»Wenn man technische Systeme auf den Menschen abstimmen will, ist es notwendig, den mentalen Zustand des Nutzers kontinuierlich zu erfassen«, beschreibt Schwarz den Ausgangspunkt ihrer Forschung. Erst dadurch könne ein System auf den aktuellen Zustand des Menschen reagieren und bei kritischen Zuständen Unterstützung leisten. Im Rahmen ihrer Dissertation hat die Wissenschaftlerin die Echtzeitdiagnose RASMUS (Real-Time Assessment of Multidimensional User State) konzipiert, prototypisch umgesetzt und für den Anwendungsfall der maritimen Luftraumüberwachung validiert. Das Konzept berücksichtigt sechs mentale Zustände, die nachgewiesener Weise Einfluss auf die menschliche Leistungsfähigkeit haben: Beanspruchung, Müdigkeit, Motivation, Aufmerksamkeit, Situationsbewusstsein sowie der emotionale Zustand.  Umsetzung und Validierung erfolgten bereits für die drei potenziell kritischen Nutzerzustände hohe Beanspruchung, falsche Aufmerksamkeitsverteilung und passive aufgabenbezogene Müdigkeit.

Das Besondere an dem Ansatz der promovierten Psychologin ist neben der Multidimensionalität ihres Diagnosemodells die Tatsache, dass Einflussfaktoren auf die Leistungsfähigkeit des Menschen umfassend berücksichtigt werden. Denn erst wenn diese Faktoren bekannt sind und in die Analyse miteinbezogen werden, könne man Rückschlüsse auf die Ursachen von Zustandsveränderungen ziehen, so Schwarz. Erst dann könne das System kritischen Nutzerzuständen und Leistungseinbußen ursachenbezogen entgegenwirken.

Der Weg zu ihrem Thema ergab sich aus der praktischen Arbeit für die Abteilung Mensch-Maschine-Systeme am Fraunhofer FKIE: »Mit meinem Kollegen Sven Fuchs wollte ich eine adaptive Mensch-Maschine-Schnittstelle entwickeln. Mein Part war dabei die Diagnosekomponente, während er sich um die Adaptierung des Systems gekümmert hat.« Die Herausforderung sei gewesen, für die Bearbeitung des Themas Drittmittel zu akquirieren. Doch die Bemühungen haben sich gelohnt: Das Ergebnis der Dissertation hat einen starken Anwendungsbezug, ganz nach den Prinzipien der Fraunhofer-Gesellschaft.

Der im Rahmen ihrer Arbeit entstandene Prototyp wurde für den Einsatz bei der maritimen Luftraumüberwachung entwickelt, kann aber ebenso z. B. an Flughäfen oder in Leitzentralen eingesetzt werden. Das System kann also Nutzer überall dort unterstützen, wo anstrengende, langanhaltende Überwachungstätigkeiten erfüllt werden müssen und eine dauerhaft gute Aufmerksamkeit gefordert ist.