Multimodale Large Language Models (LLMs) generieren Texte basierend auf Bildinputs. Dies macht sie attraktiv für eine Vielzahl von Anwendungen, bei denen eine große Menge an Bilddaten verarbeitet werden muss. Eine dieser Anwendungen ist die Katalogisierung von Archivbildern. ArchiveGPT konzentriert sich daher auf die Anwendung eines multimodalen LLM auf archäologisches Fotomaterial, das vom Leibniz-Zentrum für Archäologie (LEIZA) in Mainz bereitgestellt wird.
Wissen Menschen um ihr eigenes Wissen? Und welche Auswirkungen hat dies auf ihr Erleben und Verhalten? Dieses Projekt untersucht den Einfluss von Metakognition auf zentrale kognitive Prozesse wie Eindrucks- und Urteilsbildung sowie die Entstehung von Überzeugungen. Insbesondere steht dabei die Frage im Mittelpunkt inwieweit sich eine Einsicht in das eigene (Nicht-) Wissen auf den Ebenen von Informationssuche (z. B. Wahl eines bestimmten Mediums), Informationsverarbeitung (z. B. Polarisierung, Bewertung der Glaubwürdigkeit) und letztlich auch auf der Handlungsebene (z. B. Verbreitung von Informationen über Medien) auswirkt.
Wie bilden Bürger Überzeugungen zu politisierten Themen der Wissenschaft wie dem Klimawandel, COVID-19 oder Impfungen? In diesem Projekt beleuchten wir die Rolle der Metakognition, der Einsicht, die Bürger in die Verlässlichkeit und Fehlbarkeit ihres eigenen Wissens und Denkens haben.
Unsere interdisziplinäre Längsschnittstudie untersucht, wie sich die Dynamik der Mensch-KI-Interaktion über sechs Erhebungszeitpunkte innerhalb eines Jahres entwickelt. Durch die Analyse individueller, verhaltens- und anwendungsbezogener Variablen zielt das Projekt darauf ab, herauszufinden, wie sich Vertrauen, Wahrnehmungen, Selbstwirksamkeit und die Bereitschaft der Nutzenden, mit KI-Systemen zu interagieren, im Laufe der Zeit entwickeln und miteinander in Beziehung stehen. Die Erkenntnisse aus diesem Projekt sind entscheidend, um Mensch-KI-Interaktion besser zu verstehen. Dieses Wissen wird dazu beitragen, nutzerzentrierte KI-Designs zu gestalten und die ethische Integration dieser Technologien in verschiedene Lebensbereiche zu unterstützen.
Ein umfassendes Verständnis verschiedener Formen von Narrationen, sei es in Form von Texten, Bildern oder Comics, ist für eine aktive Teilhabe an der Gesellschaft von großer Bedeutung. In diesem Dissertationsprojekt wird untersucht, wie sich das Verstehen von Narrationen mit zunehmendem Alter verändert und welche Faktoren positiv oder negativ zum narrativen Verstehen beitragen. Diese Erkenntnisse spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Interventionen für verschiedene Altersgruppen, um eine verbesserte gesellschaftliche Teilhabe zu ermöglichen.
In diesem Dissertationsprojekt wird die Rolle von Videostruktur auf Lernerfolg und Beliebtheit erforscht. Dabei werden strukturelle Elemente von Videos mithilfe von Methoden der Kognitionspsychologie, der Ereignissegmentierung und Erzähltheorie analysiert. Dieses Projekt verbindet traditionelle psychologische Methoden mit Big Data und Machine-Learning-Techniken, um umfassende Einblicke in die Wirkung von Videos zu erlangen.
Während das Ziel der Propaganda in der Vergangenheit darin bestand, Bürger*innen von einer bestimmten Agenda zu überzeugen, haben neuartige Formen der Desinformation ein anderes Ziel vor Augen: Verwirren statt überzeugen. Oder wie der Berater des ehemaligen Präsidenten Trump, Steve Bannon, es ausdrückte: “The Democrats don’t matter. The real opposition is the media. And the way to deal with them is to flood the zone with shit”. Obwohl diese zone-flooding Strategie eine ernsthafte Bedrohung für das Funktionieren der Demokratie darstellt, mangelt es derzeit an empirischen Untersuchungen, die ihre Auswirkungen auf Bürger untersuchen. Wir führen eine strenge, vorab registrierte Untersuchung der Auswirkungen von Zonenüberschwemmungen durch, die modernste Methoden der Signalerkennungstheorie und der Metakognition nutzt, um drängende Fragen zu klären: Beeinträchtigt Zonenüberflutung die Fähigkeit der Bürger, Wahrheit von Unwahrheit zu unterscheiden? Beeinträchtigt es ihre Einsicht in die Richtigkeit dieser Unterscheidung? Macht es die Bürger skeptischer oder leichtgläubiger? Und sind diese Effekte politisch symmetrisch?
Es hat sich gezeigt, dass der Glaube an Fehlinformationen über den Klimawandel die Wählerschaft verwirrt und politisches Handeln behindert. Während das Ausmaß der falschen Überzeugungen in der Öffentlichkeit vergleichsweise gut verstanden ist, sind ihre Ursachen Gegenstand einer anhaltenden Debatte. Eine der wichtigsten Fragen dreht sich um die Rolle sozialer Medien: Fördert die Nutzung sozialer Medien den weitverbreiteten Glauben an wissenschaftsbezogene Fehlinformationen?
In verschiedenen Forschungsbereichen und zu Themen wie Klimawandel oder Zeugenaussagen wurde bereits nachgewiesen, dass mentale Repräsentationen von wahren und falschen Informationen beeinflusst werden. Das Problem dabei ist, dass es in unserem täglichen Leben immer schwieriger wird, falschen Informationen zu identifizieren. Darüber hinaus vereinfachen neue Technologien die Erstellung realistisch aussehender Falschmeldungen in den Medien. Dieses Dissertationsprojekt untersucht daher, wie die Unterscheidbarkeit von Informationen mentale Repräsentationen beeinflusst.
Theorien zur Ereigniswahrnehmung und -kognition gehen davon aus, dass dynamische Ereignisse in sinnvolle Abschnitte von Teilhandlungen mit partonomischen Beziehungen unterteilt sind. Dies ermöglicht es dem Betrachter, strömende Informationen in Einheiten zu verarbeiten und zukünftige Handlungszustände auf der Grundlage seiner Erwartungen und seines Wissens über das Ereignis vorherzusagen. Ereignismodelle speichern relevante Informationen für Ereignisse und leiten die Wahrnehmung durch Schemata (oder Skripte). Während Ereignismodelle im Langzeitgedächtnis gespeicherte, sofort zugängliche Repräsentationen enthalten, verarbeiten funktionierende Ereignismodelle Wahrnehmungsrepräsentationen der sich entfaltenden Aktivität während des gesamten Ereignisses.
Wie können wir die Biodiversität und das Klima schützen und gleichzeitig eine stabile und widerstandsfähige Lebensmittelversorgung gewährleisten? LL-SUSTAIN ist ein Forschungsprojekt, das darauf abzielt, diese entscheidende Frage zu beantworten. In Anerkennung der Tatsache, dass diese Ziele manchmal im Widerspruch stehen können, sucht das Projekt nach Lösungen, die die begrenzten Ressourcen unseres Planeten respektieren. Durch die Zusammenführung von Experten aus verschiedenen Bereichen zielt LL-SUSTAIN darauf ab, Lücken in unserem Verständnis von Nachhaltigkeit in Bezug auf Biodiversität, Klima, Landwirtschaft und Ernährung zu identifizieren. Dieser interdisziplinäre Ansatz hilft dabei, eine umfassende Sicht auf diese miteinander verbundenen Bereiche zu schaffen. Ein zentraler Fokus von LL-SUSTAIN ist die Verbindung wissenschaftlicher Forschung mit öffentlichen Diskussionen. Das Projekt priorisiert die Integration von Wissen und das Finden transformativer Lösungen, die auf lokaler, regionaler und internationaler Ebene angewendet werden können. Durch die Förderung von Innovation und die Unterstützung fundierter Entscheidungsprozesse möchte LL-SUSTAIN zu gesellschaftlichen Veränderungen in Richtung einer umfassenden Nachhaltigkeit beitragen. Ein wichtiger Teil des Projekts besteht darin, effektive Wege zu entwickeln, um wissenschaftliche Informationen der Öffentlichkeit zu vermitteln. Dies beinhaltet auch die Auseinandersetzung mit Fehlinformationen über Nachhaltigkeit. LL-SUSTAIN überprüft und synthetisiert verschiedene Methoden der Wissenschaftskommunikation, entwickelt Bildungsunterlagen, die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind, und erstellt Trainingsprogramme, die sich auf Biodiversität, Klima, Landwirtschaft und Ernährung als miteinander verbundene Felder konzentrieren. Das Projekt erforscht auch neue Methoden zur Weitergabe von Wissen und Technologie. In Frage kämen Instrumente, die komplexe Informationen zugänglicher und ansprechender machen und sowohl das Lernen im Klassenzimmer als auch die individuelle Bildung unterstützen.
Wie nehmen Menschen dynamische Medien wie Lernvideos, Spielfilme oder Fußballübertragungen wahr? Die menschliche Informationsverarbeitung ist spezialisiert in der Verarbeitung dynamischer Informationen. Sie unterscheidet relevante, und damit informationshaltige Informationen, von irrelevanten Informationen. Dieses Projekt verfolgt zwei Forschungsansätze und schlägt damit die Brücke zwischen kognitionspsychologischen Theorien der Ereigniskognition und typischen Situationen der Medienrezeption. Zum einen untersuchen wir die wahrnehmungspsychologischen Grundlagen der dynamischen Ereigniswahrnehmung, indem wir beispielsweise die Prozesse der Enkodierung und die Eigenschaften der mentalen Repräsentationen von natürlichen Handlungssequenzen spezifizieren. Zum anderen nutzen wir filmische Stilmittel (z. B. unterschiedliche Kameraperspektiven, Filmschnitte) und neue kinematographische Filmtechniken (z. B. 3D Filme) um grundlegende psychologische Prozesse, wie beispielsweise das Präsenzerleben oder das Spannungserleben zu erklären.
Mit dem zunehmenden technologischen Fortschritt in der Welt wird auch die Präsenz künstlicher Agenten im täglichen Leben immer offensichtlicher. Die Untersuchung der Interaktion zwischen Menschen und künstlichen Agenten, wie z. B. Robotern, steht seit langem im Blickpunkt der Forschung. Während sich die Forschung in diesem Bereich traditionell darauf konzentriert, wie Roboter unser Leben verbessern können, zielt dieses Promotionsprojekt darauf ab, die Hilfe von Menschen für Roboter zu untersuchen.
Kaum ein Gesellschaftsbereich wird so stark mit Chancen und Risiken verbunden wie Künstliche Intelligenz (KI). In diesem Projekt wird untersucht, wie Menschen die Risiken von KI wahrnehmen, und wie solche Einschätzungen mit psychologischen Faktoren wie dem Vorwissen und der Urteilssicherheit zusammenhängen. Die Auswirkungen der Risikowahrnehmung auf das Verhalten werden dabei ebenso adressiert wie die Möglichkeiten, das Bewusstsein für Risiken durch Interventionen zu schärfen.
Generative Künstliche Intelligenz ist imstande, auf beliebige sprachliche Eingaben (Prompts) Texte oder Bilder zu generieren. Durch die Universalität der Einsatzfelder und die Qualität des Outputs ist die Interaktion mit generativer KI kaum noch von der Interaktion mit Menschen zu unterscheiden. Wie wirkt sich die Interaktion mit generativer KI auf menschliches Verhalten, Verstehen und Vertrauen aus, und wie können diese Erkenntnisse zur Verbesserung der Mensch-Maschinen-Kooperation genutzt werden?
Videos spielen eine immer bedeutendere Rolle bei der Vermittlung von Wissen in nahezu allen Bildungsbereichen (Schule, Hochschule, Weiterbildung). Auf Videoportalen können Lernende bereits erworbenes Wissen vertiefen und erweitern und hinterlassen dabei Spuren, wie Pausen oder Sprünge im Video. Dieses Kooperationsprojekt erforscht, wie solche Nutzungsdaten zusammen mit der pädagogisch-psychologisch sinnvollen automatisierten Aufbereitung von Videos eingesetzt werden können, um Videoportale nutzeradaptiv und lernwirksam zu gestalten.
Video-SRS ist ein interdisziplinäres Projekt, das sich mit der Unterstützung von Videolernen im Bereich Mathematik durch die Untersuchung und Verbesserung der Selbstregulation konzentriert. Es kombiniert Erkenntnisse aus der Kognitions- und Bildungspsychologie, der Mathematikdidaktik und der Informatik, um innovative Ansätze für diese Art des Lernens zu entwickeln. Dabei spielt die Verwendung verantwortungsbewusster maschineller Lernalgorithmen eine wichtige Rolle.
Die menschliche Umgebung ist bevölkert von anderen Agenten. Einen wichtigen Teil davon machen andere Menschen aus, aber auch Tiere und vermehrt autonom agierende Maschinen, also künstliche Agenten, handeln ohne explizite Aufforderung. Dadurch ist ihr Handeln teilweise nicht nachvollziehbar. Das behindert die gemeinsame Arbeit, die eigentlich durch Automatisierung erleichtert werden soll. Ein wichtiger Aspekt von jeglicher Interaktion mit anderen Agenten ist das Verständnis des Anderen, dazu gehört auch das Einschätzen der Fähigkeiten des Gegenübers. In einer kooperativen Situation ist es wichtig, um einschätzen zu können, wie sehr man sich auf den Partner verlassen kann, in einer kompetitiven Situation muss man einschätzen in welchen Aspekten man überlegen ist und in welchen unterlegen.
Es wird allgemein angenommen, dass Menschen Informationen bevorzugen, die der eigenen Meinung entsprechen und Gegenmeinungen weitgehend ausblenden. Dieses Streben nach Bestätigung und „Gleichklang“ wird auch für eine Reihe von toxischen Phänomenen im Internet verantwortlich gemacht: das Entstehen von Echokammern und Filterblasen, die Polarisierung der Gesellschaft, oder die Verbreitung von Falschinformationen. Das vorliegende Projekt untersucht, wie Menschen mit Gegenmeinungen umgehen – werden Gegenmeinungen wirklich ignoriert?
Narrationen kommunizieren Informationen auf vielfältige Art, beispielsweise in Büchern, Hörspielen, Filmen oder visuellen Erzählungen wie Comics. Während es umfangreiche Forschung zum Text- oder Filmverständnis gibt, ist über Comicverständnis noch wenig bekannt. Doch genau die visuellen Erzählungen bieten vielfältige Möglichkeiten zur Wissensvermittlung in formellen und informellen Bildungskontexten. Das Projekt widmet sich daher der Frage, wie visuelle Erzählungen wie Comics verstanden und verarbeitet werden.
Wie lässt sich politisierte Wissenschaft wie Klimawandel oder COVID-19 am besten kommunizieren? Wir untersuchen, wie Metakognition, die Einsicht in die Verlässlichkeit und Fehlbarkeit eigenen Wissens, mit Wissenschaftskommunikation interagiert, um Verhalten und Überzeugungen zu formen, und wie Metakognition durch Wissenschaftskommunikation wiederum beeinflusst wird.
