Adaptive Benutzerschnittstellen passen sich automatisiert, basierend auf den Aktivitäten der BenuterInnen, an den aktuellen Kontext an und bieten so eine Erleichterung und Unterstützung für die Nutzer.
Eine Herausforderung dabei ist es, die Anpassungen für die BenuterInnen nachvollziehbar zu machen und im Bedarfsfall korrektive Maßnahmen zu ermöglichen. Den Benutzerinnen und Benutzern sollen also zum einen die Entscheidungen von komplexen Algorithmen des maschinellen Lernens, welche auf einer Vielzahl von Parametern und Merkmalen beruhen, vereinfacht dargestellt werden, zum anderen müssen auch verständliche Korrekturmechanismen bereitgestellt werden.
In diesem Projekt explorieren wir die Möglichkeiten, welche bestehende maschinelle Lernverfahren zur nutzergerechten Adaption von Benutzerschnitstellen bieten. Insbesondere beleuchten wir, inwieweit sich bestimmte Lernverfahren besonders dazu eignen, die Vorhersageergebnisse nachvollziehbar und von BenuterInnen beeinflussbar zu machen.
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