Human AI Interaction (WP)*
Niveau
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 können 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 können unterschiedliche Einsatzgebiete entwerfen
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Keine
Lehrinhalte
• Grundlagen der Mensch-KI-Interaktion
• Menschliche Kognition, mentale Modelle, Entscheidungsverhalten
• HCI-Prinzipien für KI-Systeme
• UX-Design für KI
• Interaktionsmuster (konversationelle Benutzeroberflächen, Agenten, multimodale Schnittstellen)
• Prompt-Design, Systemmeldungen, Feedbackschleifen
• Vertrauen und Nutzerakzeptanz
• Mensch-in-the-Loop & Mensch-on-the-Loop
• Angleichung der Mensch-Maschine-Rollen
• Aufgabenverteilung, Grenzen der Automatisierung
• Design zur Fehlervermeidung und -behebung
• Empathische und soziale Aspekte der KI-Interaktion
• Soziale Reaktionen, Vertrauen
• Überzeugende und adaptive Systeme
• Methoden & Werkzeuge
• Usability-Tests für KI-Systeme
• Prototyping-Werkzeuge
• Evaluierungsmethoden (Aufgabenerfolg, Vertrauensmetriken, kognitive Belastung)
• Menschliche Kognition, mentale Modelle, Entscheidungsverhalten
• HCI-Prinzipien für KI-Systeme
• UX-Design für KI
• Interaktionsmuster (konversationelle Benutzeroberflächen, Agenten, multimodale Schnittstellen)
• Prompt-Design, Systemmeldungen, Feedbackschleifen
• Vertrauen und Nutzerakzeptanz
• Mensch-in-the-Loop & Mensch-on-the-Loop
• Angleichung der Mensch-Maschine-Rollen
• Aufgabenverteilung, Grenzen der Automatisierung
• Design zur Fehlervermeidung und -behebung
• Empathische und soziale Aspekte der KI-Interaktion
• Soziale Reaktionen, Vertrauen
• Überzeugende und adaptive Systeme
• Methoden & Werkzeuge
• Usability-Tests für KI-Systeme
• Prototyping-Werkzeuge
• Evaluierungsmethoden (Aufgabenerfolg, Vertrauensmetriken, kognitive Belastung)
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
Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Lecture, group work, presentation and discussion of tasks
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
3