Hintergrund:
Augmented Reality und Virtual Reality finden immer häufiger Anwendung in der Unterstützung von Lern- und Arbeitsprozessen. Neben vielen Vorteilen, berichten Nutzerinnen und Nutzer jedoch auch von Überforderung und Ablenkung von zu vielen Informationen und virtuellen Einblendungen. Im Zentrum dieser Arbeit steht die Simulation eines Assemblyprozesses mit Unterstützung der HoloLens 2. Dabei geht es um die Indentifikation des Workloads, den die Nutzerinnen und Nutzer aufweisen. Dazu sollen verschiedene physiologische Parameter, insb. Eye-tracking Daten ausgewertet und visualisiert werden, sowie die Nutzbarkeit von eye-tracking Daten zur Vorhersage von workload untersucht werden.

Ihre Aufgaben:
In der Arbeit geht es um die Auswertung der Eye Tracking Daten mithilfe von Methoden aus der statistischen Auswertung für Big Data (Penalized Regression) und/oder Klassifikationsalgorithmen zur Vorhersage von kognitiven Load Algorithmen: .

Das Ergebnis Ihrer Arbeit soll ein funktionsfähiger Prototyp sein. Die Abschlussarbeit ist im Prototyp Track angesiedelt. Weitere damit verbundene Informationen zum Erstellungsprozess sind in den Richtlinien zur Erstellung von Abschlussarbeiten am LSWI zu finden.

Ihre Benefits:
Die Möglichkeit der aktiven Mitarbeit an Forschungsprojekten des Lehrstuhls sowie die Veröffentlichung Ihrer erzielten Ergebnisse. Die Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung in einem inspirierenden Forschungsumfeld und der aktiven Mitgestaltung aktueller Forschungsthemen von hoher wissenschaftlicher Relevanz. Das Thema zeichnet sich zudem durch einen überdurchschnittlich hohen Praxisbezug aus.

Bewerbungsvoraussetzungen:

• Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterstudium in den Fächern Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaftslehre oder angrenzenden Fächern)

• Spaß am konzeptionellen und eigenständigen Arbeiten sowie die Fähigkeit sich schnell in neue Bereiche einzuarbeiten und eine gute Selbstorganisation

• Zuverlässige Arbeitsweise

• Erfahrungen mit der Verwendung von statistischen Methoden, Big Data Auswertung

• Python Grundkenntnisse

Bearbeitungsdauer: Bachelor / Master 6 Monate

1. Betreuer: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Habil. Norbert Gronau

2. Betreuerin: Gonnermann, M.Sc. Jana

Für nähere Informationen zur Ausschreibung steht Ihnen Frau Jana Gonnermann, Tel.: (+49) 331 977362061, E-Mail: jana.gonnermann@wi.uni-potsdam.de gerne zur Verfügung.