Aufbau einer Laborumgebung für die Simulation und Untersuchungen von Leitstellen zur Durchführung kontrollierter Verhaltensstudien

Die Effizienz und Sicherheit von Leitstellen, z. B. Notrufleitstellen, sind für die Bewältigung von Hochrisikosituationen von entscheidender Bedeutung. In diesen komplexen und stressigen Arbeitsumgebungen müssen Entscheidungen unter großer Unsicherheit schnell und präzise getroffen werden (Orasanu & Connolly, 1993; Reale et al., 2023). Um die Arbeitsabläufe und die Mensch-Maschine-Interaktion in solchen Leitstellen zu optimieren, ist es notwendig, realistische Simulationsumgebungen zu schaffen, die es ermöglichen, verschiedene Szenarien und Technologien zu testen und das Verhalten der Bediener:innen zu analysieren (Ehret et al., 2000). Solche Simulationsumgebungen bieten die Möglichkeit, die Komplexität realer, sicherheitskritischer Systeme gezielt zu kontrollieren (Grey, 2002) und so z.B. Rückschlüsse von der Nutzung von Entscheidungsunterstützungssystemen auf eine angemessene Situationsbewertung ziehen zu können. Insbesondere die Integration von KI-gestützten Entscheidungshilfen wird in diesen Arbeitsbereichen in Zukunft eine entscheidende Rolle spielen (Calero Valdez et al., 2024) und erfordert daher besondere Aufmerksamkeit bei der Entwicklung dieser Simulationsumgebungen.

In mehreren Abschlussarbeiten soll eine hochmoderne Laborumgebung entstehen, in der Leitstellen simuliert und erforscht werden können. In diesem innovativen Usability-Labor sollen Verhaltensstudien durchgeführt werden können, die es uns ermöglichen, menschliche Interaktionen in realistischen Szenarien genauer zu untersuchen. Hier können unterschiedliche Verhaltensweisen in Stress-Situationen und kritischen Situationen untersucht und relevante Daten gesammelt werden, um wichtige Erkenntnisse über die Entscheidungsfindung von Leitstellendisponent:innen zu gewinnen. Dadurch können wir die Interaktionen zwischen Menschen und technischen Systemen in Leitstellen optimieren und wertvolle, praxisnahe Empfehlungen entwickeln, die den Alltag in diesen wichtigen Arbeitsbereichen nachhaltig verbessern. Die Berücksichtigung ethischer und rechtlicher Aspekte (z.B. EU AI Act) stellt dabei sicher, dass die Ergebnisse unserer Arbeit nachhaltig und zukunftssicher sind.
 
 Alle folgenden Themen können individuell bearbeitet werden, es besteht jedoch auch die Möglichkeit, sie in Zusammenarbeit mit anderen Studierenden zu bearbeiten. Bei einer gemeinsamen Arbeit wird jede Arbeit separat geschrieben und bewertet, wobei ein Hinweis auf die jeweilige "Partnerarbeit" gegeben wird. Dies bietet die Chance, von der Zusammenarbeit zu profitieren und gleichzeitig eigenständige Ergebnisse zu erzielen, die individuell bewertet werden.
 

Themen am Beispiel einer Notfallleitstelle: 

  • Konzeptentwicklung für die Simulationsumgebung:
  • Beispielhafte Fragestellungen: Welche Anforderungen müssen Simulationsumgebungen erfüllen, um realistische und nutzbare Studien zu ermöglichen?, Wie kann eine Notrufleitstelle realistisch simuliert werden?, Welche Hardware und Software werden benötigt, um die Simulation zu unterstützen?
  •  Entwicklung und Integration von Simulationstechnologien
  • Beispielhafte Fragestellungen: Welche Simulationstools und -plattformen sind verfügbar und geeignet?, Wie kann die Integration von KI-gestützten Entscheidungshilfen erfolgen?, Welche Schnittstellen müssen entwickelt werden?, Wie wird die Datenspeicherung und -analyse in die Simulationsumgebung integriert?
  • Szenarienentwicklung und -management
  • Beispielhafte Fragestellungen: Welche Szenarien sind für die Simulation relevant und wie können sie realistisch dargestellt werden?, Wie können Szenarien dynamisch angepasst und erweitert werden?, Welche Variablen und Ereignisse müssen in den Szenarien berücksichtigt werden?
  • Infrastruktur für psychologische Verhaltensstudien
  • Beispielhafte Fragestellungen: Welche Verhaltensmaße sollen erfasst werden (z.B. Reaktionszeit, Entscheidungsqualität)?, Welche Sensoren und Technologien (z.B. Eye-Tracking) können zur Datenerfassung eingesetzt werden?, Wie können diese Daten aufgezeichnet und  effizient für Auswertungen gespeichert werden(für Auswertung mit der Statistiksoftware R)?
  • Erweiterung der Simulationsumgebung auf andere Leitstellen
  • Beispielhafte Fragestellungen: Welche Anpassungen sind notwendig, um andere Leitstellen (z.B. Verkehr, Industrie) zu simulieren? Wie können die spezifischen Anforderungen dieser Leitstellen in die Simulationsumgebung integriert werden?

Diese Themen sind erste Vorschläge für Abschlussarbeiten, wir freuen uns jedoch auch über eigene Ideen zu weiteren Themen und Fragestellungen! 

Schreib bei Interesse einfach eine kurze Mail an marthe [dot] gruneratuni-luebeck [dot] de (marthe[dot]gruner[at]uni-luebeck[dot]de) (Marthe Gruner) und starten unseren Austausch!

Art der Abschlussarbeit

Status der Arbeit

Betreuer/in

Literatur

Calero Valdez, A., Heine, M., Franke, T., Jochems, N., Jetter, H.-C., & Schrills, T. (2024). The European Commitment to Human-Centered Technology: The Integral Role of HCI in the EU AI Act’s Success (arXiv:2402.14728). arXiv. http://arxiv.org/abs/2402.14728

Ehret, B. D., Gray, W. D., & Kirschenbaum, S. S. (2000). Special Section: Contending with Complexity: Developing and Using a Scaled World in Applied Cognitive Research. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 42(1), 8–23. https://doi.org/10.1518/001872000779656606

Gray, W. D. (2002). Simulated Task Environments: The Role of High-Fidelity Simulations, Scaled Worlds, Synthetic Environments, and Laboratory Tasks in Basic and Applied Cognitive Research. Cognitive Science Quarterly, 205–227.

Orasanu, J., & Connolly, T. (1993). The Reinvention of Decision Making. In G. A. Klein, J. Orasanu, R. Calderwood, & C. E. Zsambok (Hrsg.), Decision making in action: Models and methods (S. 3–20). Ablex Pub.

Reale, C., Salwei, M. E., Militello, L. G., Weinger, M. B., Burden, A., Sushereba, C., Torsher, L. C., Andreae, M. H., Gaba, D. M., McIvor, W. R., Banerjee, A., Slagle, J., & Anders, S. (2023). Decision-Making During High-Risk Events: A Systematic Literature Review. Journal of Cognitive Engineering and Decision Making, 155534342211474. https://doi.org/10.1177/15553434221147415

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