Human AI Interaction (elective)
Niveau
2. Studienzyklus, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können Grundprinzipien der Mensch-KI-Interaktion erklären und können diese auf moderne KI-Systeme wie LLMs, Chatbots, Agenten und Entscheidungssysteme anwenden
• können Nutzerbedürfnisse, Aufgaben und Nutzungskontexte im Umgang mit KI analysieren
• können Interaktionsmodelle und UX-Patterns für KI-Systeme entwickeln
• können Mensch-Maschine-Rollenverteilung analysieren und unterschiedliche Einsatzgebiete entwerfen
• können Grundprinzipien der Mensch-KI-Interaktion erklären und können diese auf moderne KI-Systeme wie LLMs, Chatbots, Agenten und Entscheidungssysteme anwenden
• können Nutzerbedürfnisse, Aufgaben und Nutzungskontexte im Umgang mit KI analysieren
• können Interaktionsmodelle und UX-Patterns für KI-Systeme entwickeln
• können Mensch-Maschine-Rollenverteilung analysieren und unterschiedliche Einsatzgebiete entwerfen
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
nicht zutreffend
Lehrinhalte
- Grundlagen der Human–AI Interaction
- Menschliche Kognition, mentale Modelle, Entscheidungsverhalten
- HCI-Prinzipien für KI-Systeme
- UX-Design für KI
- Interaktionsmuster (Conversational UI, Agenten, multimodale Interfaces)
- Prompt-Design, System-Messages, Feedback-Loops
- Vertrauen und Nutzerakzeptanz
- Human-in-the-Loop & Human-on-the-Loop
- Passung von Mensch‐Maschine-Rollen
- Aufgabenverteilung, Grenzen von Automatisierung
- Fehlerprävention & Recovery Design
- Empathische & soziale Aspekte der KI-Interaktion
- Soziale Reaktionen, Vertrauen
- persuasive und adaptive Systeme
- Methoden & Werkzeuge
- Usability-Testing für KI-Systeme
- Prototyping-Tools
- Evaluationsmethoden (Task Success, Trust Metrics, Cognitive Load)
- Menschliche Kognition, mentale Modelle, Entscheidungsverhalten
- HCI-Prinzipien für KI-Systeme
- UX-Design für KI
- Interaktionsmuster (Conversational UI, Agenten, multimodale Interfaces)
- Prompt-Design, System-Messages, Feedback-Loops
- Vertrauen und Nutzerakzeptanz
- Human-in-the-Loop & Human-on-the-Loop
- Passung von Mensch‐Maschine-Rollen
- Aufgabenverteilung, Grenzen von Automatisierung
- Fehlerprävention & Recovery Design
- Empathische & soziale Aspekte der KI-Interaktion
- Soziale Reaktionen, Vertrauen
- persuasive und adaptive Systeme
- Methoden & Werkzeuge
- Usability-Testing für KI-Systeme
- Prototyping-Tools
- Evaluationsmethoden (Task Success, Trust Metrics, Cognitive Load)
Empfohlene Fachliteratur
- Norman, D. (2013): The Design of Everyday Things
- Rogers, Y., Sharp, H. (2023): Interaction Design: Beyond Human–Computer Interaction
- Sheiderman, B. (2013): Designing the User Interface
- Kempka, D., Nudelman, G. (2025): UX for AI
- Shneideman, B. (2022): Human-Centered AI
- Rahwan, I. (2018): Society-in-the-loop: programming the algorithmic social contract
- Rogers, Y., Sharp, H. (2023): Interaction Design: Beyond Human–Computer Interaction
- Sheiderman, B. (2013): Designing the User Interface
- Kempka, D., Nudelman, G. (2025): UX for AI
- Shneideman, B. (2022): Human-Centered AI
- Rahwan, I. (2018): Society-in-the-loop: programming the algorithmic social contract
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Projekt
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Gruppenarbeit (Projekt), Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
3