Automatische Prozessmodellgenerierung für Kognitive Modellierung

• Antragsteller: Professor Dr. Marco Ragni
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 529624975

Ziel dieses Projektes ist es, die Erreichung eines Paradigmenwechsels in der kognitiven Modellierung menschlicher Schlussfolgerungsprozesse, welche bisher auf abgeschlossene kognitive Theorien für das Aggregat der Antworten fokussierte, zu erreichen. Durch die Identifikation und Evaluation von Teilkomponenten und atomaren Prozessen existierender Theorien und einer Formalisierung des Raumes kognitiver Operationen, in welchem spezifische Parameter für interindividuelle Unterschiede integriert sind, sollen kognitive Prozessmodelle automatisiert erzeugt werden, die eine hohe Vorhersageperformanz erreichen und sich adaptiv an das einzelne Individuum anpassen können und so eine individuelle kognitive Modellierung menschlicher Inferenzen erlauben und stellt somit eine Lösung für die im Stand der Forschung identifizierten Probleme und identifizierten Verbesserungspotentiale der aktuellen Schlussfolgerungsforschung dar. Da der Fokus bei der Komponentenrekombination auf der Vorhersagekraft liegt, und die Methode somit frei von zusätzlichen theoretischen Annahmen ist, kann garantiert werden, dass die kognitiven Prozesse ausschließlich anhand ihres tatsächlichen Mehrwerts für das Prozessmodell ausgewählt werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen