The recent advances in information and communication technologies (ICTs) over the past two decades have influenced many aspects of live ([19] and [7]). These advances make the issue of acceptance of ICTs a topic of increasing importance, particularly in educational research and practice [18]. Many studies have been conducted to understand, explain, and predict the issue of acceptance and use of new technologies. Fortunately, these studies have resulted in several serious theoretical developments [9]. Overall understanding of the role of culture and social norms in influencing acceptance and use of education technologies, particularly collaborative and interactive technologies such as the internet, can facilitate the successful implementation and use of these technologies in the educational context. This study concentrates on providing insight into the influence of culture and social processes on staff members’ acceptance and use of educational technology, namely the internet at Khartoum state universities (KSUs). Specifically, the study aims to identify the influential role of these factors on acceptance and the use of the internet as a helpful collaborative educational technology. To achieve this aim, the study adopts technology acceptance model (TAM), which is modified (i.e. extended) with Hofstede’s cultural dimensions (mainly uncertainty avoidance and masculinity). With the help of a structural equation model (SEM), the data assessment demonstrates the validity of the model and proves that social influence process and cultural factors have significant (direct and moderate) influence on staff members’ acceptance and use of internet technology for teaching and academic activities – i.e. the authors are able to assert that community matters in the adoption of these new ICTs. The article concludes by offering important implications and recommendations for both research and practice.

Many functions that at one time could only be performed by humans can nowadays be carried out by machines. Automation impacts many areas of life including work, home, communication and mobility. In the driving context, in-vehicle automation is considered to provide solutions for environmental, economic, safety and societal challenges. However, automation changes the driving task and the human-machine interaction. Thus, the expected benefit of in-vehicle automation can be undermined by changes in drivers’ behaviour, i.e. behavioural adaptation. This PhD project focuses on motivational as well as higher cognitive processes underlying behavioural adaptation when interacting with in-vehicle automation. Motivational processes include the development of trust and acceptance, whereas higher cognitive processes comprise the learning process as well as the development of mental models and Situation Awareness (SA). As an example for in-vehicle automation, the advanced driver assistance system Adaptive Cruise Control (ACC) was investigated. ACC automates speed and distance control by maintaining a constant set cruising speed and automatically adjusting vehicle’s velocity in order to provide a specified distance to the preceding vehicle. However, due to sensor limitations, not every situation can be handled by the system and therefore driver intervention is required. Trust, acceptance and an appropriate mental model of the system functionality are considered key variables for adequate use and appropriate SA. To systematically investigate changes in motivational and higher cognitive processes, a driving simulator as well as an on-road study were carried out. Both of the studies were conducted using a repeated-measures design, taking into account the process character, i.e. changes over time. The main focus was on the development of trust, acceptance and the mental model of novice users when interacting with ACC. By now, only few studies have attempted to assess changes in higher level cognitive processes, due to methodological difficulties posed by the dynamic task of driving. Therefore, this PhD project aimed at the elaboration and validation of innovative methods for assessing higher cognitive processes, with an emphasis on SA and mental models. In addition, a new approach for analyzing big and heterogeneous data in social science was developed, based on the use of relational databases. The driving simulator study investigated the effect of divergent initial mental models of ACC (i.e., varying according to correctness) on trust, acceptance and mental model evolvement. A longitudinal study design was applied, using a two-way (3×3) repeated measures mixed design with a matched sample of 51 subjects. Three experimental groups received (1) a correct ACC description, (2) an incomplete and idealised account omitting potential problems, and (3) an incorrect description including non-occurring problems. All subjects drove a 56-km track of highway with an identical ACC system, three times, and within a period of 6 weeks. Results showed that after using the system, participants’ mental model of ACC converged towards the profile of the correct group. Non-experienced problems tended to disappear from the mental model network when they were not activated by experience. Trust and acceptance grew steadily for the correct condition. The same trend was observed for the group with non-occurring problems, starting from a lower initial level. Omitted problems in the incomplete group led to a constant decrease in trust and acceptance without recovery. This indicates that automation failures do not negatively affect trust and acceptance if they are known beforehand. During each drive, participants continuously completed a visual secondary task, the Surrogate Reference Task (SURT). The frequency of task completion was used as objective online-measure for SA, based on the principle that situationally aware driver would reduce the engagement in the secondary task if they expect potentially critical situations. Results showed that correctly informed drivers were aware of potential system limitations and reduced their engagement in the secondary task when such situations arose. Participants with no information about limitations became only aware after first encounter and reduced secondary task engagement in corresponding situations during subsequent trials. However, trust and acceptance in the system declined over time due to the unexpected failures. Non occurring limitations tended to drop from the mental model and resulted in reduced SA already in the second trial. The on-road study investigated the learning process, as well as the development of trust, acceptance and the mental model for interacting with ACC in real conditions. Research questions aimed to model the learning process in mathematical/statistical terms, examine moments and conditions when these processes stabilize, and assess how experience changes the mental model of the system. A sample of fifteen drivers without ACC experience drove a test vehicle with ACC ten consecutive times on the same route within a 2-month period. In contrast to the driving simulator study, all participants were fully trained in ACC functionality by reading the owner’s manual in the beginning. Results showed that learning, as well as the development of acceptance and trust in ACC follows the power law of learning, in case of comprehensive prior information on system limitations. Thus, the major part of the learning process occurred during the first interaction with the system and support in explaining the systems abilities (e.g. by tutoring systems) should therefore primarily be given during this first stage. All processes stabilized at a relatively high level after the fifth session, which corresponds to 185 km or 3.5 hours of driving. No decline was observable with ongoing system experience. However, in line with the findings from the simulator study, limitations that are not experienced tended to disappear from the mental model if they were not activated by experience. With regard to the validation of the developed methods for assessing mental models and SA, results are encouraging. The studies show that the mental model questionnaire is able to provide insights into the construction of mental models and the development over time. Likewise, the implicit measurement approach to assess SA online in the driving simulator is sensitive to user’s awareness of potentially critical situations. In terms of content, the results of the studies prove the enduring relevance of the initial mental model for the learning process, SA, as well as the development of trust, acceptance and a realistic mental model about automation capabilities and limitations. Given the importance of the initial mental model it is recommended that studies on system trust and acceptance should include, and attempt to control, users’ initial mental model of system functionality. Although the results showed that also incorrect and incomplete initial mental models converged by experience towards a realistic appreciation of system functionality, the more cognitive effort needed to update the mental model, the lower trust and acceptance. Providing an idealised description, which omits potential problems, only leads to temporarily higher trust and acceptance in the beginning. The experience of unexpected limitations results in a steady decrease in trust and acceptance over time. A trial-and-error strategy for in-vehicle automation use, without accompanying information, is therefore considered insufficient for developing stable trust and acceptance. If the mental model matches experience, trust and acceptance grow steadily following the power law of learning – regardless of the experience of system limitations. Provided that such events are known in advance, they will not cause a decrease in trust and acceptance over time. Even over-information about potential problems lowers trust and acceptance only in the beginning, and not in the long run. Potential problems should therefore not be concealed in over-idealised system descriptions; the more information given, the better, in the long run. However, limitations that are not experienced tend to disappear from the mental model. Therefore, it is recommended that users be periodically reminded of system limitations to make sure that corresponding knowledge becomes re-activated. Intelligent tutoring systems incorporated in automated systems could provide a solution. In the driving context, periodic reminders about system limitations could be shown via the multifunction displays integrated in most modern cars. Tutoring systems could also be used to remind the driver of the presence of specific in-vehicle automation systems and reveal their benefits. / Viele Aufgaben, die ehemals von Menschen ausgeführt wurden, werden heute von Maschinen übernommen. Dieser Prozess der Automatisierung betrifft viele Lebensbereiche von Arbeit, Wohnen, Kommunikation bis hin zur Mobilität. Im Bereich des Individualverkehrs wird die Automatisierung von Fahrzeugen als Möglichkeit gesehen, zukünftigen Herausforderungen wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und umweltpolitischer Art zu begegnen. Allerdings verändert Automatisierung die Fahraufgabe und die Mensch-Technik Interaktion im Fahrzeug. Daher können beispielsweise erwartete Sicherheitsgewinne automatisch agierender Assistenzsysteme durch Veränderungen im Verhalten des Fahrers geschmälert werden, was als Verhaltensanpassung (behavioural adaptation) bezeichnet wird. Dieses Dissertationsprojekt untersucht motivationale und höhere kognitive Prozesse, die Verhaltensanpassungen im Umgang mit automatisierten Fahrerassistenzsystemen zugrunde liegen. Motivationale Prozesse beinhalten die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen in das System, unter höheren kognitiven Prozessen werden Lernprozesse sowie die Entwicklung von mentalen Modellen des Systems und Situationsbewusstsein (Situation Awareness) verstanden. Im Fokus der Untersuchungen steht das Fahrerassistenzsystem Adaptive Cruise Control (ACC) als ein Beispiel für Automatisierung im Fahrzeug. ACC regelt automatisch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, indem bei freier Fahrbahn eine eingestellte Wunschgeschwindigkeit und bei einem Vorausfahrer automatisch ein eingestellter Abstand eingehalten wird. Allerdings kann ACC aufgrund von Einschränkungen der Sensorik nicht jede Situation bewältigen, weshalb der Fahrer übernehmen muss. Für diesen Interaktionsprozess spielen Vertrauen, Akzeptanz und das mentale Modell der Systemfunktionalität eine Schlüsselrolle, um einen sicheren Umgang mit dem System und ein adäquates Situationsbewusstsein zu entwickeln. Zur systematischen Erforschung dieser motivationalen und kognitiven Prozesse wurden eine Fahrsimulatorstudie und ein Versuch im Realverkehr durchgeführt. Beide Studien wurden im Messwiederholungsdesign angelegt, um dem Prozesscharakter gerecht werden und Veränderungen über die Zeit erfassen zu können. Die Entwicklung von Vertrauen, Akzeptanz und mentalem Modell in der Interaktion mit ACC war zentraler Forschungsgegenstand beider Studien. Bislang gibt es wenige Studien, die kognitive Prozesse im Kontext der Fahrzeugführung untersucht haben, unter anderem auch wegen methodischer Schwierigkeiten in diesem dynamischen Umfeld. Daher war es ebenfalls Teil dieses Dissertationsprojekts, neue Methoden zur Erfassung höherer kognitiver Prozesse in dieser Domäne zu entwickeln, mit Fokus auf mentalen Modellen und Situationsbewusstsein. Darüber hinaus wurde auch ein neuer Ansatz für die Analyse großer und heterogener Datenmengen im sozialwissenschaftlichen Bereich entwickelt, basierend auf dem Einsatz relationaler Datenbanken. Ziel der der Fahrsimulatorstudie war die systematische Erforschung des Effekts von unterschiedlich korrekten initialen mentalen Modellen von ACC auf die weitere Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz des Systems. Eine Stichprobe von insgesamt 51 Probanden nahm an der Studie teil; der Versuch wurde als zweifaktorielles (3x3) gemischtes Messwiederholungsdesign konzipiert. Die 3 parallelisierten Versuchsgruppen zu je 17 Personen erhielten (1) eine korrekte Beschreibung des ACC, (2) eine idealisierte Beschreibung unter Auslassung auftretender Systemprobleme und (3) eine überkritische Beschreibung mit zusätzlichen Hinweisen auf Systemprobleme, die nie auftraten. Alle Teilnehmer befuhren insgesamt dreimal im Zeitraum von sechs Wochen dieselbe 56 km lange Autobahnstrecke im Fahrsimulator mit identischem ACC-System. Mit zunehmendem Einsatz des ACC zeigte sich im anfänglich divergierenden mentalen Modell zwischen den Gruppen eine Entwicklung hin zum mentalen Modell der korrekt informierten Gruppe. Nicht erfahrene Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell zu verblassen, wenn sie nicht durch Erfahrung reaktiviert wurden. Vertrauen und Akzeptanz stiegen stetig in der korrekt informierten Gruppe. Dieselbe Entwicklung zeigte sich auch in der überkritisch informierten Gruppe, wobei Vertrauen und Akzeptanz anfänglich niedriger waren als in der Bedingung mit korrekter Information. Verschwiegene Systemprobleme führten zu einer konstanten Abnahme von Akzeptanz und Vertrauen ohne Erholung in der Gruppe mit idealisierter Beschreibung. Diese Resultate lassen darauf schließen, dass Probleme automatisierter Systeme sich nicht zwingend negativ auf Vertrauen und Akzeptanz auswirken, sofern sie vorab bekannt sind. Bei jeder Fahrt führten die Versuchsteilnehmer zudem kontinuierlich eine visuell beanspruchende Zweitaufgabe aus, die Surrogate Reference Task (SURT). Die Frequenz der Zweitaufgabenbearbeitung diente als objektives Echtzeitmaß für das Situationsbewusstsein, basierend auf dem Ansatz, dass situationsbewusste Fahrer die Zuwendung zur Zweitaufgabe reduzieren wenn sie potentiell kritische Situationen erwarten. Die Ergebnisse zeigten, dass die korrekt informierten Fahrer sich potentiell kritischer Situationen mit möglichen Systemproblemen bewusst waren und schon im Vorfeld der Entstehung die Zweitaufgabenbearbeitung reduzierten. Teilnehmer ohne Informationen zu auftretenden Systemproblemen wurden sich solcher Situationen erst nach dem ersten Auftreten bewusst und reduzierten in entsprechenden Szenarien der Folgefahrten die Zweitaufgabenbearbeitung. Allerdings sanken Vertrauen und Akzeptanz des Systems aufgrund der unerwarteten Probleme. Erwartete, aber nicht auftretende Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell des Systems zu verblassen und resultierten in vermindertem Situationsbewusstsein bereits in der zweiten Fahrt. Im Versuch unter Realbedingungen wurden der Lernprozesses sowie die Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz von ACC im Realverkehr erforscht. Ziele waren die statistisch/mathematische Modellierung des Lernprozesses, die Bestimmung von Zeitpunkten der Stabilisierung dieser Prozesse und wie sich reale Systemerfahrung auf das mentale Modell von ACC auswirkt. 15 Versuchsteilnehmer ohne ACC-Erfahrung fuhren ein Serienfahrzeug mit ACC insgesamt 10-mal auf der gleichen Strecke in einem Zeitraum von 2 Monaten. Im Unterschied zur Fahrsimulatorstudie waren alle Teilnehmer korrekt über die ACC-Funktionen und Funktionsgrenzen informiert durch Lesen der entsprechenden Abschnitte im Fahrzeughandbuch am Beginn der Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass der Lernprozess sowie die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen einer klassischen Lernkurve folgen – unter der Bedingung umfassender vorheriger Information zu Systemgrenzen. Der größte Lernfortschritt ist am Beginn der Interaktion mit dem System sichtbar und daher sollten Hilfen (z.B. durch intelligente Tutorsysteme) in erster Linie zu diesem Zeitpunkt gegeben werden. Eine Stabilisierung aller Prozesse zeigte sich nach der fünften Fahrt, was einer Fahrstrecke von rund 185 km oder 3,5 Stunden Fahrzeit entspricht. Es zeigten sich keine Einbrüche in Akzeptanz, Vertrauen bzw. dem Lernprozess durch die gemachten Erfahrungen im Straßenverkehr. Allerdings zeigte sich – analog zur Fahrsimulatorstudie – auch in der Realfahrstudie ein Verblassen von nicht erfahrenen Systemgrenzen im mentalen Modell, wenn diese nicht durch Erfahrungen aktiviert wurden. Im Hinblick auf die Validierung der neu entwickelten Methoden zur Erfassung von mentalen Modellen und Situationsbewusstsein sind die Resultate vielversprechend. Die Studien zeigen, dass mit dem entwickelten Fragebogenansatz zur Quantifizierung des mentalen Modells Einblicke in Aufbau und Entwicklung mentaler Modelle gegeben werden können. Der implizite Echtzeit-Messansatz für Situationsbewusstsein im Fahrsimulator zeigt sich ebenfalls sensitiv in der Erfassung des Bewusstseins von Fahrern für potentiell kritische Situationen. Inhaltlich zeigen die Studien die nachhaltige Relevanz des initialen mentalen Modells für den Lernprozess sowie die Entwicklung von Situationsbewusstsein, Akzeptanz, Vertrauen und die weitere Ausformung eines realistischen mentalen Modells der Möglichkeiten und Grenzen automatisierter Systeme. Aufgrund dieser Relevanz wird die Einbindung und Kontrolle des initialen mentalen Modells in Studien zu automatisierten Systemen unbedingt empfohlen. Die Ergebnisse zeigen zwar, dass sich auch unvollständige bzw. falsche mentale Modelle durch Erfahrungslernen hin zu einer realistischen Einschätzung der Systemmöglichkeiten und -grenzen verändern, allerdings um den Preis sinkenden Vertrauens und abnehmender Akzeptanz. Idealisierte Systembeschreibungen ohne Hinweise auf mögliche Systemprobleme bringen nur anfänglich etwas höheres Vertrauen und Akzeptanz. Das Erleben unerwarteter Probleme führt zu einem stetigen Abfall dieser motivationalen Faktoren über die Zeit. Ein alleiniges Versuchs-Irrtums-Lernen für den Umgang mit automatisierter Assistenz im Fahrzeug ohne zusätzliche Information wird daher als nicht ausreichend für die Entwicklung stabilen Vertrauens und stabiler Akzeptanz betrachtet. Wenn das initiale mentale Modell den Erfahrungen entspricht, entwickeln sich Akzeptanz und Vertrauen gemäß einer klassischen Lernkurve – trotz erlebter Systemgrenzen. Sind diese potentiellen Probleme vorher bekannt, führen sie nicht zwingend zu einer Reduktion von Vertrauen und Akzeptanz. Auch zusätzliche überkritische Information vermindert Vertrauen und Akzeptanz nur am Beginn, aber nicht langfristig. Daher sollen potentielle Probleme in automatisierten Systemen nicht in idealisierten Beschreibungen verschwiegen werden – je präzisere Information gegeben wird, desto besser im langfristigen Verlauf. Allerdings tendieren nicht erfahrene Systemgrenzen zum Verblassen im mentalen Modell. Daher wird empfohlen, Nutzer regelmäßig an diese Systemgrenzen zu erinnern um die entsprechenden Facetten des mentalen Modells zu reaktivieren. In automatisierten Systemen integrierte intelligente Tutorsysteme könnten dafür eine Lösung bieten. Im Fahrzeugbereich könnten solche periodischen Erinnerungen an Systemgrenzen in Multifunktionsdisplays angezeigt werden, die mittlerweile in vielen modernen Fahrzeugen integriert sind. Diese Tutorsysteme können darüber hinaus auch auf die Präsenz eingebauter automatisierter Systeme hinweisen und deren Vorteile aufzeigen.

Planung und Ausführung in der Heizungstechnik gehen von einem idealisierten Nutzer aus, dessen Verhalten und Vorlieben bezüglich dieser Technik in der Regel aber nicht bekannt sind. Heizen 2020 untersucht „den“ Nutzer vor diesem Hintergrund statistisch mittels einer groß angelegten Befragung. Es stellt sich heraus, dass eine Unterteilung der Nutzer in drei Cluster, die sich in ihren Vorlieben deutlich unterscheiden, sinnvoll ist. Aus den Clustern wird ein Auslegungs- und Regelungskonzept entwickelt, das abweichend von der bisherigen Vorgehensweise gezielt Reserven aufbaut, diese aber regeltechnisch auf die tatsächliche Nutzeranforderung reduziert. Darauf basierend werden Hinweise für die Anpassung der Anlagentechnik an den Nutzer gegeben. / Planning and installation in heating technology are based on an idealized user whose behavior and preferences regarding this technology usually are unknown. "Heizen 2020" ("heating technology in the year 2020") examined "the" user against this background statistically by means of a large-scale survey. It turns out that a subdivision of the users into three clusters, which differ significantly in their preferences, is useful. From the clusters a design and control concept is developed that uses - different to the useal planning process - reserves . These reserves are reduced by control technology to the actual user request. Based on the clusters indications for the choice and adaptation of the heating technology are developed. / Planification et l'exécution de la technologie de chauffage sont basées sur un utilisateur idéalisé dont le comportement et les préférences en ce qui concerne cette technologie ne sont généralement pas connus. "Heizen 2020" (technology de chauffage en 2020) a enquêté sur les utilisateurs contre ce contexte statistiquement au moyen d'une enquête à grande échelle. Il se trouve qu'une subdivision des utilisateurs en trois groupes, qui sont diffèrent sensiblement dans leurs préférences, est logique. Basé sur ces groupe un concept de conception et de contrôle est développée. Indépendamment de la procédure précédente ce concept fonctionne avec des réserves dans le processus de planification et l'adaptation à la suite de la demande de l'utilisateur réel en utilisant la technologie de contrôle. Il y a des instructions développées pour sélectionner et ajuster le chauffage à l'utilisateur, sur la base des groupes développés.

Planung und Ausführung in der Heizungstechnik gehen von einem idealisierten Nutzer aus, dessen Verhalten und Vorlieben bezüglich dieser Technik in der Regel aber nicht bekannt sind. Heizen 2020 untersucht „den“ Nutzer vor diesem Hintergrund statistisch mittels einer groß angelegten Befragung. Es stellt sich heraus, dass eine Unterteilung der Nutzer in drei Cluster, die sich in ihren Vorlieben deutlich unterscheiden, sinnvoll ist. Aus den Clustern wird ein Auslegungs- und Regelungskonzept entwickelt, das abweichend von der bisherigen Vorgehensweise gezielt Reserven aufbaut, diese aber regeltechnisch auf die tatsächliche Nutzeranforderung reduziert. Darauf basierend werden Hinweise für die Anpassung der Anlagentechnik an den Nutzer gegeben.:1. Einleitung 1.1. Ein Wort zur historischen Entwicklung 1.2. Herleitung der Problemstellung 1.3. Erläuterung der Problemstellung 1.4. Beschreibung der Methodik und des daraus resultierenden Aufbaus 2. Literaturrecherche 2.1. Studien mit vorwiegend technischem Hintergrund 2.1.1. Felduntersuchungen zur Begrenzung des natürlichen und erzwungenen Transmissions- und Lüftungswärmeverbrauchs durch Nutzerinformation sowie durch heiz- und regelungstechnische Maßnahmen 2.1.2. Einfluss des Nutzerverhaltens auf den Energieverbrauch in Niedrigenergie- und Passivhäusern 2.1.3. Offenlegungsschrift DE 196 13 021 A1 – Patentanmeldung Vaillant aus dem Jahr 1996 22 2.1.4. Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit – Investitions- und Nutzungskosten in Wohngebäuden gemeinnütziger Bauvereinigungen unter Berücksichtigung energetischer Aspekte 2.2. Studien mit vorwiegend sozialwissenschaftlichem Hintergrund 2.2.1. (Ältere) Studien aus dem Bereich Passivhaus 2.2.2. Wohnkomfort und Heizwärmeverbrauch im Passivhaus und Niedrigenergiehaus 2.2.3. Introducing the prebound effect: the gap between performance and actual energy consumption 2.2.4. Arbeitsgemeinschaft für zeitgemäßes Bauen 2.2.5. Wohnkonzepte als Hilfsmittel für die dauerhafte Bewirtschaftung von Liegenschaften 2.2.6. Wohnen im ökologischen „Haus der Zukunft“ 2.3. Auswertungen auf Datenbasis der Heizkostenabrechnungen 2.3.1. Reale Raumtemperaturen in Mehrfamilienhäusern und Implikationen für die Einschätzung des Heizenergiebedarfs 2.3.2. Auswirkungen der verbrauchsabhängigen Abrechnung in Abhängigkeit von der energetischen Gebäudequalität 2.4. Auswertungen aus dem Bereich Marketing/Kommunikation 2.4.1. Vaillant Wärmebarometer 2012 2.5. Stand der Normung 2.5.1. DIN EN ISO 7730: Ergonomie der thermischen Umgebung 2.5.2. DIN EN 15251: Eingangsparameter für das Raumklima 2.5.3 Vornormenreihe DIN V 18599 – Energetische Bewertung von Gebäuden 2.5.4. Normenreihe DIN EN 12831 – Verfahren zur Berechnung der Normheizlast 2.5.5. DIN 1946-6: Lüftung von Wohnungen 2.5.6. Überarbeitung der DIN 4708 – Dimensionierung von Trinkwarmwasseranlagen 2.5.7. VDI 6030 Blatt 1 – Auslegung von Raumheizflächen – Grundlagen – Auslegung von Raumheizflächen 2.5.8. Schallschutz in der Normung: Normenreihe DIN 4109 (Entwurf), VDI 2081 und VDI 4100 62 2.5.9. VDI 6003 Trinkwassererwärmungsanlagen 2.6. Zusammenfassung Literaturrecherche 3. Nutzerbefragung allgemein 4. Auswertung – Ableitung von neuen Erkenntnissen 4.1. Erste Beschreibung des Datensatzes 4.1.1. Repräsentativität der Umfrage, Eigentum 4.1.2. Altersverteilung, Wohnkonzepte 4.1.3. Onlinebefragung 4.1.4. Präsenzbefragung 4.1.5. Einstufung Wohnkonzepte 4.2. Allgemeine Auswertungen 4.2.1. Raumtemperatur und Behaglichkeit 4.2.2. Warmwasserkomfort 4.2.3. Luftwechsel und Lüftungsverhalten, CO2 und Luftfeuchte 4.2.4. Regelstrategien des Nutzers zur Raumtemperatur 4.2.5. Beeinflussung des Nutzerverhaltens - allgemein 4.2.6. Nutzerbeeinflussung durch Information 4.2.7. Technische Wünsche 4.2.8. Kühlwunsch 4.2.9. Umwelt, Komfort, Kosten- Treibende Elemente für den Nutzer 4.2.10. Fossile und erneuerbare Energieträger 4.2.11. Paaranalyse, insbesondere Temperatur 4.2.12. Heizkörpergröße und –temperatur (Auslegung) 4.2.13. Wartung der Lüftungstechnischen Anlage 4.2.14. Zu beachtende Randbedingungen für neue Regelungskonzepte vor dem Hintergrund der Einsparung von Heizwärme 4.3. Überprüfung der eingangs aufgestellten Problemstellung 4.4. Clusterbildung 4.4.1. Überprüfung auf offensichtliche Cluster 4.4.2. Finale Clusterbildung 5. Ableitung einer nutzerorientierten Planungsmethodik 5.1. Referenzanlage 5.1.1. Wärmeerzeugung 5.1.2. Wärmeverteilung 5.1.3. Wärmeübergabe 5.1.4. Lüftung 5.1.5. Trinkwassererwärmung 5.1.6. Schulung/Information der Nutzer – Wartung der Anlage 5.2. Aufwertung der Anlagenkonfiguration 5.3. Auslegungskonzept 5.3.1. Auslegung Wärmeerzeuger 5.3.2. Auslegung der Heizflächen 5.3.3. Auslegung hydraulische Komponenten 5.3.4. Auslegung Lüftung 5.4. Regelungskonzept 5.4.1. Nutzerschnittstelle 5.4.2. Vorgaben an die Regelung 5.4.3. Eingaben Fachhandwerkerebene (Erstinstallation) 5.4.4. Folgen der Wahl der jeweiligen Regelstufe durch den Nutzer 5.4.5. Leistungsregelung und Nebenanforderungen 5.5. Anpassung Mehrfamilienhaus 5.6. Anpassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts an den Bestand 6. Überprüfung und Fortschreibung der Ergebnisse 6.1. Folgen Energieausweis und Energieberatung/DIN V 18599 6.2. Abschätzung manuelle Heizkurvenverschiebung 6.3. Nutzerwunsch „Duschpanel“ und zukünftiger Verbrauch 6.4. Folgenabschätzung Investition 6.5. Weiterer Forschungsbedarf 6.5.1. Umsetzung in die Praxis 6.5.2. Warmwasserbedarf 6.5.3. Verschattung 6.5.4. Kühlungswunsch 6.5.5. Einfluss von Außenluftdurchlässen auf den Komfort in der Praxis 6.5.6. Dauer der Nachtabsenkung 6.5.7. Art der Tätigkeit und Bekleidung im häuslichen Bereich 6.5.8. Automationskonzept 7. Zusammenfassung und Erarbeitung zielgruppengerechter Empfehlungen 7.1. Allgemeine Zusammenfassung 7.2. Zusammenfassung aus bestimmten Blickwinkeln 7.2.1. Blickwinkel Handwerk 7.2.2. Blickwinkel Normung 7.2.3. Blickwinkel Politik 7.2.4. Blickwinkel Hersteller 7.3. Persönlicher Ausblick 8. Verzeichnisse 8.1. Abbildungsverzeichnis 8.2. Tabellenverzeichnis 8.3. Literaturverzeichnis 9. Anhang 9.1. Dokumentation Vorgehensweise 9.1.1. Beteiligte Personen und Institutionen 9.1.2. Entwicklung Fragebogen 9.1.3. Präsenzumfrage im Detail 9.1.4. Überarbeitung und Korrektur Datensatz Präsenzinterviews vor Auswertung 9.1.5. Dokumentation Datensatz Online 9.1.6. Auslegungsfragen Präsenzumfrage 9.1.7. Verwendete Messgeräte 9.2. Eigene Definitionen und Begrifflichkeiten 9.3. Verwendete statistische Definitionen in der Kurzfassung 9.4. Tabellarische Zusammenfassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts bzw. der Referenzanlage 9.4.1. Referenzanlage 9.4.2. Auslegung Wärmeerzeugung und –übergabe 9.4.3. Auslegung Lüftungsanlage 9.4.4. Auslegung Kühlung 9.4.5. Visualisierung Nutzerschnittstelle (Bedienoberfläche Regelung) 9.4.6. Eingaben Fachhandwerkerebene 9.4.7. Vorgaben bei Nutzerwahl „Öko“-Regelstufe 9.4.8. Vorgaben bei Nutzerwahl „Eco“-Regelstufe 9.4.9. Vorgaben bei Nutzerwahl „Komfort“-Regelstufe 9.4.10. Leistungsregelung 9.4.11. Regelungsvorgaben Lüftung 9.4.12. Anpassung Mehrfamilienhaus 9.4.13. Einschränkungen im Bestand 9.5. Belegexemplare 9.5.1. Belegexemplar Fragebogen Präsenzumfrage Liegenschaft 9.5.2. Belegexemplare Fragebogen Präsenzumfrage Bewohner 9.5.3. Belegexemplare Fragebogen Onlineumfrage 9.5.4. Vergleich Online- und Präsenzfragenbogen / Planning and installation in heating technology are based on an idealized user whose behavior and preferences regarding this technology usually are unknown. "Heizen 2020" ("heating technology in the year 2020") examined "the" user against this background statistically by means of a large-scale survey. It turns out that a subdivision of the users into three clusters, which differ significantly in their preferences, is useful. From the clusters a design and control concept is developed that uses - different to the useal planning process - reserves . These reserves are reduced by control technology to the actual user request. Based on the clusters indications for the choice and adaptation of the heating technology are developed.:1. Einleitung 1.1. Ein Wort zur historischen Entwicklung 1.2. Herleitung der Problemstellung 1.3. Erläuterung der Problemstellung 1.4. Beschreibung der Methodik und des daraus resultierenden Aufbaus 2. Literaturrecherche 2.1. Studien mit vorwiegend technischem Hintergrund 2.1.1. Felduntersuchungen zur Begrenzung des natürlichen und erzwungenen Transmissions- und Lüftungswärmeverbrauchs durch Nutzerinformation sowie durch heiz- und regelungstechnische Maßnahmen 2.1.2. Einfluss des Nutzerverhaltens auf den Energieverbrauch in Niedrigenergie- und Passivhäusern 2.1.3. Offenlegungsschrift DE 196 13 021 A1 – Patentanmeldung Vaillant aus dem Jahr 1996 22 2.1.4. Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit – Investitions- und Nutzungskosten in Wohngebäuden gemeinnütziger Bauvereinigungen unter Berücksichtigung energetischer Aspekte 2.2. Studien mit vorwiegend sozialwissenschaftlichem Hintergrund 2.2.1. (Ältere) Studien aus dem Bereich Passivhaus 2.2.2. Wohnkomfort und Heizwärmeverbrauch im Passivhaus und Niedrigenergiehaus 2.2.3. Introducing the prebound effect: the gap between performance and actual energy consumption 2.2.4. Arbeitsgemeinschaft für zeitgemäßes Bauen 2.2.5. Wohnkonzepte als Hilfsmittel für die dauerhafte Bewirtschaftung von Liegenschaften 2.2.6. Wohnen im ökologischen „Haus der Zukunft“ 2.3. Auswertungen auf Datenbasis der Heizkostenabrechnungen 2.3.1. Reale Raumtemperaturen in Mehrfamilienhäusern und Implikationen für die Einschätzung des Heizenergiebedarfs 2.3.2. Auswirkungen der verbrauchsabhängigen Abrechnung in Abhängigkeit von der energetischen Gebäudequalität 2.4. Auswertungen aus dem Bereich Marketing/Kommunikation 2.4.1. Vaillant Wärmebarometer 2012 2.5. Stand der Normung 2.5.1. DIN EN ISO 7730: Ergonomie der thermischen Umgebung 2.5.2. DIN EN 15251: Eingangsparameter für das Raumklima 2.5.3 Vornormenreihe DIN V 18599 – Energetische Bewertung von Gebäuden 2.5.4. Normenreihe DIN EN 12831 – Verfahren zur Berechnung der Normheizlast 2.5.5. DIN 1946-6: Lüftung von Wohnungen 2.5.6. Überarbeitung der DIN 4708 – Dimensionierung von Trinkwarmwasseranlagen 2.5.7. VDI 6030 Blatt 1 – Auslegung von Raumheizflächen – Grundlagen – Auslegung von Raumheizflächen 2.5.8. Schallschutz in der Normung: Normenreihe DIN 4109 (Entwurf), VDI 2081 und VDI 4100 62 2.5.9. VDI 6003 Trinkwassererwärmungsanlagen 2.6. Zusammenfassung Literaturrecherche 3. Nutzerbefragung allgemein 4. Auswertung – Ableitung von neuen Erkenntnissen 4.1. Erste Beschreibung des Datensatzes 4.1.1. Repräsentativität der Umfrage, Eigentum 4.1.2. Altersverteilung, Wohnkonzepte 4.1.3. Onlinebefragung 4.1.4. Präsenzbefragung 4.1.5. Einstufung Wohnkonzepte 4.2. Allgemeine Auswertungen 4.2.1. Raumtemperatur und Behaglichkeit 4.2.2. Warmwasserkomfort 4.2.3. Luftwechsel und Lüftungsverhalten, CO2 und Luftfeuchte 4.2.4. Regelstrategien des Nutzers zur Raumtemperatur 4.2.5. Beeinflussung des Nutzerverhaltens - allgemein 4.2.6. Nutzerbeeinflussung durch Information 4.2.7. Technische Wünsche 4.2.8. Kühlwunsch 4.2.9. Umwelt, Komfort, Kosten- Treibende Elemente für den Nutzer 4.2.10. Fossile und erneuerbare Energieträger 4.2.11. Paaranalyse, insbesondere Temperatur 4.2.12. Heizkörpergröße und –temperatur (Auslegung) 4.2.13. Wartung der Lüftungstechnischen Anlage 4.2.14. Zu beachtende Randbedingungen für neue Regelungskonzepte vor dem Hintergrund der Einsparung von Heizwärme 4.3. Überprüfung der eingangs aufgestellten Problemstellung 4.4. Clusterbildung 4.4.1. Überprüfung auf offensichtliche Cluster 4.4.2. Finale Clusterbildung 5. Ableitung einer nutzerorientierten Planungsmethodik 5.1. Referenzanlage 5.1.1. Wärmeerzeugung 5.1.2. Wärmeverteilung 5.1.3. Wärmeübergabe 5.1.4. Lüftung 5.1.5. Trinkwassererwärmung 5.1.6. Schulung/Information der Nutzer – Wartung der Anlage 5.2. Aufwertung der Anlagenkonfiguration 5.3. Auslegungskonzept 5.3.1. Auslegung Wärmeerzeuger 5.3.2. Auslegung der Heizflächen 5.3.3. Auslegung hydraulische Komponenten 5.3.4. Auslegung Lüftung 5.4. Regelungskonzept 5.4.1. Nutzerschnittstelle 5.4.2. Vorgaben an die Regelung 5.4.3. Eingaben Fachhandwerkerebene (Erstinstallation) 5.4.4. Folgen der Wahl der jeweiligen Regelstufe durch den Nutzer 5.4.5. Leistungsregelung und Nebenanforderungen 5.5. Anpassung Mehrfamilienhaus 5.6. Anpassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts an den Bestand 6. Überprüfung und Fortschreibung der Ergebnisse 6.1. Folgen Energieausweis und Energieberatung/DIN V 18599 6.2. Abschätzung manuelle Heizkurvenverschiebung 6.3. Nutzerwunsch „Duschpanel“ und zukünftiger Verbrauch 6.4. Folgenabschätzung Investition 6.5. Weiterer Forschungsbedarf 6.5.1. Umsetzung in die Praxis 6.5.2. Warmwasserbedarf 6.5.3. Verschattung 6.5.4. Kühlungswunsch 6.5.5. Einfluss von Außenluftdurchlässen auf den Komfort in der Praxis 6.5.6. Dauer der Nachtabsenkung 6.5.7. Art der Tätigkeit und Bekleidung im häuslichen Bereich 6.5.8. Automationskonzept 7. Zusammenfassung und Erarbeitung zielgruppengerechter Empfehlungen 7.1. Allgemeine Zusammenfassung 7.2. Zusammenfassung aus bestimmten Blickwinkeln 7.2.1. Blickwinkel Handwerk 7.2.2. Blickwinkel Normung 7.2.3. Blickwinkel Politik 7.2.4. Blickwinkel Hersteller 7.3. Persönlicher Ausblick 8. Verzeichnisse 8.1. Abbildungsverzeichnis 8.2. Tabellenverzeichnis 8.3. Literaturverzeichnis 9. Anhang 9.1. Dokumentation Vorgehensweise 9.1.1. Beteiligte Personen und Institutionen 9.1.2. Entwicklung Fragebogen 9.1.3. Präsenzumfrage im Detail 9.1.4. Überarbeitung und Korrektur Datensatz Präsenzinterviews vor Auswertung 9.1.5. Dokumentation Datensatz Online 9.1.6. Auslegungsfragen Präsenzumfrage 9.1.7. Verwendete Messgeräte 9.2. Eigene Definitionen und Begrifflichkeiten 9.3. Verwendete statistische Definitionen in der Kurzfassung 9.4. Tabellarische Zusammenfassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts bzw. der Referenzanlage 9.4.1. Referenzanlage 9.4.2. Auslegung Wärmeerzeugung und –übergabe 9.4.3. Auslegung Lüftungsanlage 9.4.4. Auslegung Kühlung 9.4.5. Visualisierung Nutzerschnittstelle (Bedienoberfläche Regelung) 9.4.6. Eingaben Fachhandwerkerebene 9.4.7. Vorgaben bei Nutzerwahl „Öko“-Regelstufe 9.4.8. Vorgaben bei Nutzerwahl „Eco“-Regelstufe 9.4.9. Vorgaben bei Nutzerwahl „Komfort“-Regelstufe 9.4.10. Leistungsregelung 9.4.11. Regelungsvorgaben Lüftung 9.4.12. Anpassung Mehrfamilienhaus 9.4.13. Einschränkungen im Bestand 9.5. Belegexemplare 9.5.1. Belegexemplar Fragebogen Präsenzumfrage Liegenschaft 9.5.2. Belegexemplare Fragebogen Präsenzumfrage Bewohner 9.5.3. Belegexemplare Fragebogen Onlineumfrage 9.5.4. Vergleich Online- und Präsenzfragenbogen / Planification et l'exécution de la technologie de chauffage sont basées sur un utilisateur idéalisé dont le comportement et les préférences en ce qui concerne cette technologie ne sont généralement pas connus. "Heizen 2020" (technology de chauffage en 2020) a enquêté sur les utilisateurs contre ce contexte statistiquement au moyen d'une enquête à grande échelle. Il se trouve qu'une subdivision des utilisateurs en trois groupes, qui sont diffèrent sensiblement dans leurs préférences, est logique. Basé sur ces groupe un concept de conception et de contrôle est développée. Indépendamment de la procédure précédente ce concept fonctionne avec des réserves dans le processus de planification et l'adaptation à la suite de la demande de l'utilisateur réel en utilisant la technologie de contrôle. Il y a des instructions développées pour sélectionner et ajuster le chauffage à l'utilisateur, sur la base des groupes développés.:1. Einleitung 1.1. Ein Wort zur historischen Entwicklung 1.2. Herleitung der Problemstellung 1.3. Erläuterung der Problemstellung 1.4. Beschreibung der Methodik und des daraus resultierenden Aufbaus 2. Literaturrecherche 2.1. Studien mit vorwiegend technischem Hintergrund 2.1.1. Felduntersuchungen zur Begrenzung des natürlichen und erzwungenen Transmissions- und Lüftungswärmeverbrauchs durch Nutzerinformation sowie durch heiz- und regelungstechnische Maßnahmen 2.1.2. Einfluss des Nutzerverhaltens auf den Energieverbrauch in Niedrigenergie- und Passivhäusern 2.1.3. Offenlegungsschrift DE 196 13 021 A1 – Patentanmeldung Vaillant aus dem Jahr 1996 22 2.1.4. Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit – Investitions- und Nutzungskosten in Wohngebäuden gemeinnütziger Bauvereinigungen unter Berücksichtigung energetischer Aspekte 2.2. Studien mit vorwiegend sozialwissenschaftlichem Hintergrund 2.2.1. (Ältere) Studien aus dem Bereich Passivhaus 2.2.2. Wohnkomfort und Heizwärmeverbrauch im Passivhaus und Niedrigenergiehaus 2.2.3. Introducing the prebound effect: the gap between performance and actual energy consumption 2.2.4. Arbeitsgemeinschaft für zeitgemäßes Bauen 2.2.5. Wohnkonzepte als Hilfsmittel für die dauerhafte Bewirtschaftung von Liegenschaften 2.2.6. Wohnen im ökologischen „Haus der Zukunft“ 2.3. Auswertungen auf Datenbasis der Heizkostenabrechnungen 2.3.1. Reale Raumtemperaturen in Mehrfamilienhäusern und Implikationen für die Einschätzung des Heizenergiebedarfs 2.3.2. Auswirkungen der verbrauchsabhängigen Abrechnung in Abhängigkeit von der energetischen Gebäudequalität 2.4. Auswertungen aus dem Bereich Marketing/Kommunikation 2.4.1. Vaillant Wärmebarometer 2012 2.5. Stand der Normung 2.5.1. DIN EN ISO 7730: Ergonomie der thermischen Umgebung 2.5.2. DIN EN 15251: Eingangsparameter für das Raumklima 2.5.3 Vornormenreihe DIN V 18599 – Energetische Bewertung von Gebäuden 2.5.4. Normenreihe DIN EN 12831 – Verfahren zur Berechnung der Normheizlast 2.5.5. DIN 1946-6: Lüftung von Wohnungen 2.5.6. Überarbeitung der DIN 4708 – Dimensionierung von Trinkwarmwasseranlagen 2.5.7. VDI 6030 Blatt 1 – Auslegung von Raumheizflächen – Grundlagen – Auslegung von Raumheizflächen 2.5.8. Schallschutz in der Normung: Normenreihe DIN 4109 (Entwurf), VDI 2081 und VDI 4100 62 2.5.9. VDI 6003 Trinkwassererwärmungsanlagen 2.6. Zusammenfassung Literaturrecherche 3. Nutzerbefragung allgemein 4. Auswertung – Ableitung von neuen Erkenntnissen 4.1. Erste Beschreibung des Datensatzes 4.1.1. Repräsentativität der Umfrage, Eigentum 4.1.2. Altersverteilung, Wohnkonzepte 4.1.3. Onlinebefragung 4.1.4. Präsenzbefragung 4.1.5. Einstufung Wohnkonzepte 4.2. Allgemeine Auswertungen 4.2.1. Raumtemperatur und Behaglichkeit 4.2.2. Warmwasserkomfort 4.2.3. Luftwechsel und Lüftungsverhalten, CO2 und Luftfeuchte 4.2.4. Regelstrategien des Nutzers zur Raumtemperatur 4.2.5. Beeinflussung des Nutzerverhaltens - allgemein 4.2.6. Nutzerbeeinflussung durch Information 4.2.7. Technische Wünsche 4.2.8. Kühlwunsch 4.2.9. Umwelt, Komfort, Kosten- Treibende Elemente für den Nutzer 4.2.10. Fossile und erneuerbare Energieträger 4.2.11. Paaranalyse, insbesondere Temperatur 4.2.12. Heizkörpergröße und –temperatur (Auslegung) 4.2.13. Wartung der Lüftungstechnischen Anlage 4.2.14. Zu beachtende Randbedingungen für neue Regelungskonzepte vor dem Hintergrund der Einsparung von Heizwärme 4.3. Überprüfung der eingangs aufgestellten Problemstellung 4.4. Clusterbildung 4.4.1. Überprüfung auf offensichtliche Cluster 4.4.2. Finale Clusterbildung 5. Ableitung einer nutzerorientierten Planungsmethodik 5.1. Referenzanlage 5.1.1. Wärmeerzeugung 5.1.2. Wärmeverteilung 5.1.3. Wärmeübergabe 5.1.4. Lüftung 5.1.5. Trinkwassererwärmung 5.1.6. Schulung/Information der Nutzer – Wartung der Anlage 5.2. Aufwertung der Anlagenkonfiguration 5.3. Auslegungskonzept 5.3.1. Auslegung Wärmeerzeuger 5.3.2. Auslegung der Heizflächen 5.3.3. Auslegung hydraulische Komponenten 5.3.4. Auslegung Lüftung 5.4. Regelungskonzept 5.4.1. Nutzerschnittstelle 5.4.2. Vorgaben an die Regelung 5.4.3. Eingaben Fachhandwerkerebene (Erstinstallation) 5.4.4. Folgen der Wahl der jeweiligen Regelstufe durch den Nutzer 5.4.5. Leistungsregelung und Nebenanforderungen 5.5. Anpassung Mehrfamilienhaus 5.6. Anpassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts an den Bestand 6. Überprüfung und Fortschreibung der Ergebnisse 6.1. Folgen Energieausweis und Energieberatung/DIN V 18599 6.2. Abschätzung manuelle Heizkurvenverschiebung 6.3. Nutzerwunsch „Duschpanel“ und zukünftiger Verbrauch 6.4. Folgenabschätzung Investition 6.5. Weiterer Forschungsbedarf 6.5.1. Umsetzung in die Praxis 6.5.2. Warmwasserbedarf 6.5.3. Verschattung 6.5.4. Kühlungswunsch 6.5.5. Einfluss von Außenluftdurchlässen auf den Komfort in der Praxis 6.5.6. Dauer der Nachtabsenkung 6.5.7. Art der Tätigkeit und Bekleidung im häuslichen Bereich 6.5.8. Automationskonzept 7. Zusammenfassung und Erarbeitung zielgruppengerechter Empfehlungen 7.1. Allgemeine Zusammenfassung 7.2. Zusammenfassung aus bestimmten Blickwinkeln 7.2.1. Blickwinkel Handwerk 7.2.2. Blickwinkel Normung 7.2.3. Blickwinkel Politik 7.2.4. Blickwinkel Hersteller 7.3. Persönlicher Ausblick 8. Verzeichnisse 8.1. Abbildungsverzeichnis 8.2. Tabellenverzeichnis 8.3. Literaturverzeichnis 9. Anhang 9.1. Dokumentation Vorgehensweise 9.1.1. Beteiligte Personen und Institutionen 9.1.2. Entwicklung Fragebogen 9.1.3. Präsenzumfrage im Detail 9.1.4. Überarbeitung und Korrektur Datensatz Präsenzinterviews vor Auswertung 9.1.5. Dokumentation Datensatz Online 9.1.6. Auslegungsfragen Präsenzumfrage 9.1.7. Verwendete Messgeräte 9.2. Eigene Definitionen und Begrifflichkeiten 9.3. Verwendete statistische Definitionen in der Kurzfassung 9.4. Tabellarische Zusammenfassung des Auslegungs- und Regelungskonzepts bzw. der Referenzanlage 9.4.1. Referenzanlage 9.4.2. Auslegung Wärmeerzeugung und –übergabe 9.4.3. Auslegung Lüftungsanlage 9.4.4. Auslegung Kühlung 9.4.5. Visualisierung Nutzerschnittstelle (Bedienoberfläche Regelung) 9.4.6. Eingaben Fachhandwerkerebene 9.4.7. Vorgaben bei Nutzerwahl „Öko“-Regelstufe 9.4.8. Vorgaben bei Nutzerwahl „Eco“-Regelstufe 9.4.9. Vorgaben bei Nutzerwahl „Komfort“-Regelstufe 9.4.10. Leistungsregelung 9.4.11. Regelungsvorgaben Lüftung 9.4.12. Anpassung Mehrfamilienhaus 9.4.13. Einschränkungen im Bestand 9.5. Belegexemplare 9.5.1. Belegexemplar Fragebogen Präsenzumfrage Liegenschaft 9.5.2. Belegexemplare Fragebogen Präsenzumfrage Bewohner 9.5.3. Belegexemplare Fragebogen Onlineumfrage 9.5.4. Vergleich Online- und Präsenzfragenbogen

Many functions that at one time could only be performed by humans can nowadays be carried out by machines. Automation impacts many areas of life including work, home, communication and mobility. In the driving context, in-vehicle automation is considered to provide solutions for environmental, economic, safety and societal challenges. However, automation changes the driving task and the human-machine interaction. Thus, the expected benefit of in-vehicle automation can be undermined by changes in drivers’ behaviour, i.e. behavioural adaptation. This PhD project focuses on motivational as well as higher cognitive processes underlying behavioural adaptation when interacting with in-vehicle automation. Motivational processes include the development of trust and acceptance, whereas higher cognitive processes comprise the learning process as well as the development of mental models and Situation Awareness (SA). As an example for in-vehicle automation, the advanced driver assistance system Adaptive Cruise Control (ACC) was investigated. ACC automates speed and distance control by maintaining a constant set cruising speed and automatically adjusting vehicle’s velocity in order to provide a specified distance to the preceding vehicle. However, due to sensor limitations, not every situation can be handled by the system and therefore driver intervention is required. Trust, acceptance and an appropriate mental model of the system functionality are considered key variables for adequate use and appropriate SA. To systematically investigate changes in motivational and higher cognitive processes, a driving simulator as well as an on-road study were carried out. Both of the studies were conducted using a repeated-measures design, taking into account the process character, i.e. changes over time. The main focus was on the development of trust, acceptance and the mental model of novice users when interacting with ACC. By now, only few studies have attempted to assess changes in higher level cognitive processes, due to methodological difficulties posed by the dynamic task of driving. Therefore, this PhD project aimed at the elaboration and validation of innovative methods for assessing higher cognitive processes, with an emphasis on SA and mental models. In addition, a new approach for analyzing big and heterogeneous data in social science was developed, based on the use of relational databases. The driving simulator study investigated the effect of divergent initial mental models of ACC (i.e., varying according to correctness) on trust, acceptance and mental model evolvement. A longitudinal study design was applied, using a two-way (3×3) repeated measures mixed design with a matched sample of 51 subjects. Three experimental groups received (1) a correct ACC description, (2) an incomplete and idealised account omitting potential problems, and (3) an incorrect description including non-occurring problems. All subjects drove a 56-km track of highway with an identical ACC system, three times, and within a period of 6 weeks. Results showed that after using the system, participants’ mental model of ACC converged towards the profile of the correct group. Non-experienced problems tended to disappear from the mental model network when they were not activated by experience. Trust and acceptance grew steadily for the correct condition. The same trend was observed for the group with non-occurring problems, starting from a lower initial level. Omitted problems in the incomplete group led to a constant decrease in trust and acceptance without recovery. This indicates that automation failures do not negatively affect trust and acceptance if they are known beforehand. During each drive, participants continuously completed a visual secondary task, the Surrogate Reference Task (SURT). The frequency of task completion was used as objective online-measure for SA, based on the principle that situationally aware driver would reduce the engagement in the secondary task if they expect potentially critical situations. Results showed that correctly informed drivers were aware of potential system limitations and reduced their engagement in the secondary task when such situations arose. Participants with no information about limitations became only aware after first encounter and reduced secondary task engagement in corresponding situations during subsequent trials. However, trust and acceptance in the system declined over time due to the unexpected failures. Non occurring limitations tended to drop from the mental model and resulted in reduced SA already in the second trial. The on-road study investigated the learning process, as well as the development of trust, acceptance and the mental model for interacting with ACC in real conditions. Research questions aimed to model the learning process in mathematical/statistical terms, examine moments and conditions when these processes stabilize, and assess how experience changes the mental model of the system. A sample of fifteen drivers without ACC experience drove a test vehicle with ACC ten consecutive times on the same route within a 2-month period. In contrast to the driving simulator study, all participants were fully trained in ACC functionality by reading the owner’s manual in the beginning. Results showed that learning, as well as the development of acceptance and trust in ACC follows the power law of learning, in case of comprehensive prior information on system limitations. Thus, the major part of the learning process occurred during the first interaction with the system and support in explaining the systems abilities (e.g. by tutoring systems) should therefore primarily be given during this first stage. All processes stabilized at a relatively high level after the fifth session, which corresponds to 185 km or 3.5 hours of driving. No decline was observable with ongoing system experience. However, in line with the findings from the simulator study, limitations that are not experienced tended to disappear from the mental model if they were not activated by experience. With regard to the validation of the developed methods for assessing mental models and SA, results are encouraging. The studies show that the mental model questionnaire is able to provide insights into the construction of mental models and the development over time. Likewise, the implicit measurement approach to assess SA online in the driving simulator is sensitive to user’s awareness of potentially critical situations. In terms of content, the results of the studies prove the enduring relevance of the initial mental model for the learning process, SA, as well as the development of trust, acceptance and a realistic mental model about automation capabilities and limitations. Given the importance of the initial mental model it is recommended that studies on system trust and acceptance should include, and attempt to control, users’ initial mental model of system functionality. Although the results showed that also incorrect and incomplete initial mental models converged by experience towards a realistic appreciation of system functionality, the more cognitive effort needed to update the mental model, the lower trust and acceptance. Providing an idealised description, which omits potential problems, only leads to temporarily higher trust and acceptance in the beginning. The experience of unexpected limitations results in a steady decrease in trust and acceptance over time. A trial-and-error strategy for in-vehicle automation use, without accompanying information, is therefore considered insufficient for developing stable trust and acceptance. If the mental model matches experience, trust and acceptance grow steadily following the power law of learning – regardless of the experience of system limitations. Provided that such events are known in advance, they will not cause a decrease in trust and acceptance over time. Even over-information about potential problems lowers trust and acceptance only in the beginning, and not in the long run. Potential problems should therefore not be concealed in over-idealised system descriptions; the more information given, the better, in the long run. However, limitations that are not experienced tend to disappear from the mental model. Therefore, it is recommended that users be periodically reminded of system limitations to make sure that corresponding knowledge becomes re-activated. Intelligent tutoring systems incorporated in automated systems could provide a solution. In the driving context, periodic reminders about system limitations could be shown via the multifunction displays integrated in most modern cars. Tutoring systems could also be used to remind the driver of the presence of specific in-vehicle automation systems and reveal their benefits.:Table of contents LIST OF FIGURES I LIST OF TABLES II LIST OF ABBREVIATIONS III ACKNOWLEDGEMENTS IV SUMMARY V ZUSAMMENFASSUNG VIII 1 INTRODUCTION 12 2 THEORETICAL BACKGROUND 14 2.1 BEHAVIOURAL ADAPTATION AND HIGHER COGNITIVE PROCESSES 14 2.2 VEHICLE AUTOMATION AND ADAPTIVE CRUISE CONTROL 17 2.3 MENTAL MODELS 20 2.3.1 Definition 20 2.3.2 Mental model construction and update 20 2.3.3 Discussion of existing measures 21 2.3.4 Development of the mental model questionnaire 23 2.4 SITUATION AWARENESS 24 2.4.1 Definition 24 2.4.2 Relationship between mental models and Situation Awareness 26 2.4.3 Situation Awareness as comprehension process 27 2.4.4 Discussion of existing measures 27 2.4.5 Development of the Situation Awareness measurement technique 29 2.5 LEARNING, ACCEPTANCE AND TRUST IN AUTOMATION 30 2.5.1 Power law of learning 30 2.5.2 Acceptance 31 2.5.3 Trust in automation 31 2.5.4 Related research on learning, acceptance and trust in ACC 32 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 34 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 35 4.1 DRIVING SIMULATOR STUDIES AND ON-ROAD TESTS 35 4.2 DATABASE-FRAMEWORK FOR DATA STORAGE AND ANALYSIS 37 5 DRIVING SIMULATOR STUDY 42 5.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 42 5.2 METHOD AND MATERIAL 43 5.2.1 Sampling and participants 43 5.2.2 Research design and procedure 44 5.2.3 Facilities and driving simulator track 45 5.2.4 Secondary task SURT 46 5.2.5 System description 46 5.2.6 Dependent variables trust, acceptance and mental model 47 5.2.7 Contrast analysis 48 5.3 RESULTS 49 5.3.1 Mental model 49 5.3.2 Trust and acceptance 51 5.3.3 Situation Awareness 52 5.4 DISCUSSION 56 6 ON-ROAD STUDY 59 6.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 59 6.2 METHOD AND MATERIAL 59 6.2.1 Research design and procedure 59 6.2.2 Sampling and participants 60 6.2.3 Facilities and apparatus 60 6.2.4 Dependent variables mental model, trust, acceptance, learning and ACC usage 62 6.3 RESULTS 63 6.3.1 ACC usage 63 6.3.2 Trust and acceptance 64 6.3.3 Learning 65 6.3.4 Mental model 67 6.4 DISCUSSION 68 7 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 70 7.1 THEORETICAL AND PRACTICAL CONSIDERATIONS 70 7.2 METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 71 7.3 LIMITATIONS AND DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH 74 8 REFERENCES 76 9 APPENDIX 88 9.1 QUESTIONNAIRES USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 88 9.1.1 Original German version 88 9.1.2 English translation 91 9.2 ACC DESCRIPTIONS USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 94 9.2.1 Correct description 94 9.2.2 Incomplete description 95 9.2.3 Incorrect description 96 9.3 SCHEMATIC OVERVIEW OF THE DRIVING SIMULATOR TRACK 97 9.4 QUESTIONNAIRES USED IN THE ON-ROAD STUDY 99 9.4.1 Original German version 99 9.4.2 English translation 103 9.5 SEMINAR PROGRAMME: DATABASES AS ANALYSIS TOOL IN SOCIAL SCIENCE 107 9.6 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 109 / Viele Aufgaben, die ehemals von Menschen ausgeführt wurden, werden heute von Maschinen übernommen. Dieser Prozess der Automatisierung betrifft viele Lebensbereiche von Arbeit, Wohnen, Kommunikation bis hin zur Mobilität. Im Bereich des Individualverkehrs wird die Automatisierung von Fahrzeugen als Möglichkeit gesehen, zukünftigen Herausforderungen wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und umweltpolitischer Art zu begegnen. Allerdings verändert Automatisierung die Fahraufgabe und die Mensch-Technik Interaktion im Fahrzeug. Daher können beispielsweise erwartete Sicherheitsgewinne automatisch agierender Assistenzsysteme durch Veränderungen im Verhalten des Fahrers geschmälert werden, was als Verhaltensanpassung (behavioural adaptation) bezeichnet wird. Dieses Dissertationsprojekt untersucht motivationale und höhere kognitive Prozesse, die Verhaltensanpassungen im Umgang mit automatisierten Fahrerassistenzsystemen zugrunde liegen. Motivationale Prozesse beinhalten die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen in das System, unter höheren kognitiven Prozessen werden Lernprozesse sowie die Entwicklung von mentalen Modellen des Systems und Situationsbewusstsein (Situation Awareness) verstanden. Im Fokus der Untersuchungen steht das Fahrerassistenzsystem Adaptive Cruise Control (ACC) als ein Beispiel für Automatisierung im Fahrzeug. ACC regelt automatisch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, indem bei freier Fahrbahn eine eingestellte Wunschgeschwindigkeit und bei einem Vorausfahrer automatisch ein eingestellter Abstand eingehalten wird. Allerdings kann ACC aufgrund von Einschränkungen der Sensorik nicht jede Situation bewältigen, weshalb der Fahrer übernehmen muss. Für diesen Interaktionsprozess spielen Vertrauen, Akzeptanz und das mentale Modell der Systemfunktionalität eine Schlüsselrolle, um einen sicheren Umgang mit dem System und ein adäquates Situationsbewusstsein zu entwickeln. Zur systematischen Erforschung dieser motivationalen und kognitiven Prozesse wurden eine Fahrsimulatorstudie und ein Versuch im Realverkehr durchgeführt. Beide Studien wurden im Messwiederholungsdesign angelegt, um dem Prozesscharakter gerecht werden und Veränderungen über die Zeit erfassen zu können. Die Entwicklung von Vertrauen, Akzeptanz und mentalem Modell in der Interaktion mit ACC war zentraler Forschungsgegenstand beider Studien. Bislang gibt es wenige Studien, die kognitive Prozesse im Kontext der Fahrzeugführung untersucht haben, unter anderem auch wegen methodischer Schwierigkeiten in diesem dynamischen Umfeld. Daher war es ebenfalls Teil dieses Dissertationsprojekts, neue Methoden zur Erfassung höherer kognitiver Prozesse in dieser Domäne zu entwickeln, mit Fokus auf mentalen Modellen und Situationsbewusstsein. Darüber hinaus wurde auch ein neuer Ansatz für die Analyse großer und heterogener Datenmengen im sozialwissenschaftlichen Bereich entwickelt, basierend auf dem Einsatz relationaler Datenbanken. Ziel der der Fahrsimulatorstudie war die systematische Erforschung des Effekts von unterschiedlich korrekten initialen mentalen Modellen von ACC auf die weitere Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz des Systems. Eine Stichprobe von insgesamt 51 Probanden nahm an der Studie teil; der Versuch wurde als zweifaktorielles (3x3) gemischtes Messwiederholungsdesign konzipiert. Die 3 parallelisierten Versuchsgruppen zu je 17 Personen erhielten (1) eine korrekte Beschreibung des ACC, (2) eine idealisierte Beschreibung unter Auslassung auftretender Systemprobleme und (3) eine überkritische Beschreibung mit zusätzlichen Hinweisen auf Systemprobleme, die nie auftraten. Alle Teilnehmer befuhren insgesamt dreimal im Zeitraum von sechs Wochen dieselbe 56 km lange Autobahnstrecke im Fahrsimulator mit identischem ACC-System. Mit zunehmendem Einsatz des ACC zeigte sich im anfänglich divergierenden mentalen Modell zwischen den Gruppen eine Entwicklung hin zum mentalen Modell der korrekt informierten Gruppe. Nicht erfahrene Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell zu verblassen, wenn sie nicht durch Erfahrung reaktiviert wurden. Vertrauen und Akzeptanz stiegen stetig in der korrekt informierten Gruppe. Dieselbe Entwicklung zeigte sich auch in der überkritisch informierten Gruppe, wobei Vertrauen und Akzeptanz anfänglich niedriger waren als in der Bedingung mit korrekter Information. Verschwiegene Systemprobleme führten zu einer konstanten Abnahme von Akzeptanz und Vertrauen ohne Erholung in der Gruppe mit idealisierter Beschreibung. Diese Resultate lassen darauf schließen, dass Probleme automatisierter Systeme sich nicht zwingend negativ auf Vertrauen und Akzeptanz auswirken, sofern sie vorab bekannt sind. Bei jeder Fahrt führten die Versuchsteilnehmer zudem kontinuierlich eine visuell beanspruchende Zweitaufgabe aus, die Surrogate Reference Task (SURT). Die Frequenz der Zweitaufgabenbearbeitung diente als objektives Echtzeitmaß für das Situationsbewusstsein, basierend auf dem Ansatz, dass situationsbewusste Fahrer die Zuwendung zur Zweitaufgabe reduzieren wenn sie potentiell kritische Situationen erwarten. Die Ergebnisse zeigten, dass die korrekt informierten Fahrer sich potentiell kritischer Situationen mit möglichen Systemproblemen bewusst waren und schon im Vorfeld der Entstehung die Zweitaufgabenbearbeitung reduzierten. Teilnehmer ohne Informationen zu auftretenden Systemproblemen wurden sich solcher Situationen erst nach dem ersten Auftreten bewusst und reduzierten in entsprechenden Szenarien der Folgefahrten die Zweitaufgabenbearbeitung. Allerdings sanken Vertrauen und Akzeptanz des Systems aufgrund der unerwarteten Probleme. Erwartete, aber nicht auftretende Systemprobleme tendierten dazu, im mentalen Modell des Systems zu verblassen und resultierten in vermindertem Situationsbewusstsein bereits in der zweiten Fahrt. Im Versuch unter Realbedingungen wurden der Lernprozesses sowie die Entwicklung des mentalen Modells, Vertrauen und Akzeptanz von ACC im Realverkehr erforscht. Ziele waren die statistisch/mathematische Modellierung des Lernprozesses, die Bestimmung von Zeitpunkten der Stabilisierung dieser Prozesse und wie sich reale Systemerfahrung auf das mentale Modell von ACC auswirkt. 15 Versuchsteilnehmer ohne ACC-Erfahrung fuhren ein Serienfahrzeug mit ACC insgesamt 10-mal auf der gleichen Strecke in einem Zeitraum von 2 Monaten. Im Unterschied zur Fahrsimulatorstudie waren alle Teilnehmer korrekt über die ACC-Funktionen und Funktionsgrenzen informiert durch Lesen der entsprechenden Abschnitte im Fahrzeughandbuch am Beginn der Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass der Lernprozess sowie die Entwicklung von Akzeptanz und Vertrauen einer klassischen Lernkurve folgen – unter der Bedingung umfassender vorheriger Information zu Systemgrenzen. Der größte Lernfortschritt ist am Beginn der Interaktion mit dem System sichtbar und daher sollten Hilfen (z.B. durch intelligente Tutorsysteme) in erster Linie zu diesem Zeitpunkt gegeben werden. Eine Stabilisierung aller Prozesse zeigte sich nach der fünften Fahrt, was einer Fahrstrecke von rund 185 km oder 3,5 Stunden Fahrzeit entspricht. Es zeigten sich keine Einbrüche in Akzeptanz, Vertrauen bzw. dem Lernprozess durch die gemachten Erfahrungen im Straßenverkehr. Allerdings zeigte sich – analog zur Fahrsimulatorstudie – auch in der Realfahrstudie ein Verblassen von nicht erfahrenen Systemgrenzen im mentalen Modell, wenn diese nicht durch Erfahrungen aktiviert wurden. Im Hinblick auf die Validierung der neu entwickelten Methoden zur Erfassung von mentalen Modellen und Situationsbewusstsein sind die Resultate vielversprechend. Die Studien zeigen, dass mit dem entwickelten Fragebogenansatz zur Quantifizierung des mentalen Modells Einblicke in Aufbau und Entwicklung mentaler Modelle gegeben werden können. Der implizite Echtzeit-Messansatz für Situationsbewusstsein im Fahrsimulator zeigt sich ebenfalls sensitiv in der Erfassung des Bewusstseins von Fahrern für potentiell kritische Situationen. Inhaltlich zeigen die Studien die nachhaltige Relevanz des initialen mentalen Modells für den Lernprozess sowie die Entwicklung von Situationsbewusstsein, Akzeptanz, Vertrauen und die weitere Ausformung eines realistischen mentalen Modells der Möglichkeiten und Grenzen automatisierter Systeme. Aufgrund dieser Relevanz wird die Einbindung und Kontrolle des initialen mentalen Modells in Studien zu automatisierten Systemen unbedingt empfohlen. Die Ergebnisse zeigen zwar, dass sich auch unvollständige bzw. falsche mentale Modelle durch Erfahrungslernen hin zu einer realistischen Einschätzung der Systemmöglichkeiten und -grenzen verändern, allerdings um den Preis sinkenden Vertrauens und abnehmender Akzeptanz. Idealisierte Systembeschreibungen ohne Hinweise auf mögliche Systemprobleme bringen nur anfänglich etwas höheres Vertrauen und Akzeptanz. Das Erleben unerwarteter Probleme führt zu einem stetigen Abfall dieser motivationalen Faktoren über die Zeit. Ein alleiniges Versuchs-Irrtums-Lernen für den Umgang mit automatisierter Assistenz im Fahrzeug ohne zusätzliche Information wird daher als nicht ausreichend für die Entwicklung stabilen Vertrauens und stabiler Akzeptanz betrachtet. Wenn das initiale mentale Modell den Erfahrungen entspricht, entwickeln sich Akzeptanz und Vertrauen gemäß einer klassischen Lernkurve – trotz erlebter Systemgrenzen. Sind diese potentiellen Probleme vorher bekannt, führen sie nicht zwingend zu einer Reduktion von Vertrauen und Akzeptanz. Auch zusätzliche überkritische Information vermindert Vertrauen und Akzeptanz nur am Beginn, aber nicht langfristig. Daher sollen potentielle Probleme in automatisierten Systemen nicht in idealisierten Beschreibungen verschwiegen werden – je präzisere Information gegeben wird, desto besser im langfristigen Verlauf. Allerdings tendieren nicht erfahrene Systemgrenzen zum Verblassen im mentalen Modell. Daher wird empfohlen, Nutzer regelmäßig an diese Systemgrenzen zu erinnern um die entsprechenden Facetten des mentalen Modells zu reaktivieren. In automatisierten Systemen integrierte intelligente Tutorsysteme könnten dafür eine Lösung bieten. Im Fahrzeugbereich könnten solche periodischen Erinnerungen an Systemgrenzen in Multifunktionsdisplays angezeigt werden, die mittlerweile in vielen modernen Fahrzeugen integriert sind. Diese Tutorsysteme können darüber hinaus auch auf die Präsenz eingebauter automatisierter Systeme hinweisen und deren Vorteile aufzeigen.:Table of contents LIST OF FIGURES I LIST OF TABLES II LIST OF ABBREVIATIONS III ACKNOWLEDGEMENTS IV SUMMARY V ZUSAMMENFASSUNG VIII 1 INTRODUCTION 12 2 THEORETICAL BACKGROUND 14 2.1 BEHAVIOURAL ADAPTATION AND HIGHER COGNITIVE PROCESSES 14 2.2 VEHICLE AUTOMATION AND ADAPTIVE CRUISE CONTROL 17 2.3 MENTAL MODELS 20 2.3.1 Definition 20 2.3.2 Mental model construction and update 20 2.3.3 Discussion of existing measures 21 2.3.4 Development of the mental model questionnaire 23 2.4 SITUATION AWARENESS 24 2.4.1 Definition 24 2.4.2 Relationship between mental models and Situation Awareness 26 2.4.3 Situation Awareness as comprehension process 27 2.4.4 Discussion of existing measures 27 2.4.5 Development of the Situation Awareness measurement technique 29 2.5 LEARNING, ACCEPTANCE AND TRUST IN AUTOMATION 30 2.5.1 Power law of learning 30 2.5.2 Acceptance 31 2.5.3 Trust in automation 31 2.5.4 Related research on learning, acceptance and trust in ACC 32 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 34 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 35 4.1 DRIVING SIMULATOR STUDIES AND ON-ROAD TESTS 35 4.2 DATABASE-FRAMEWORK FOR DATA STORAGE AND ANALYSIS 37 5 DRIVING SIMULATOR STUDY 42 5.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 42 5.2 METHOD AND MATERIAL 43 5.2.1 Sampling and participants 43 5.2.2 Research design and procedure 44 5.2.3 Facilities and driving simulator track 45 5.2.4 Secondary task SURT 46 5.2.5 System description 46 5.2.6 Dependent variables trust, acceptance and mental model 47 5.2.7 Contrast analysis 48 5.3 RESULTS 49 5.3.1 Mental model 49 5.3.2 Trust and acceptance 51 5.3.3 Situation Awareness 52 5.4 DISCUSSION 56 6 ON-ROAD STUDY 59 6.1 AIMS AND RESEARCH QUESTIONS 59 6.2 METHOD AND MATERIAL 59 6.2.1 Research design and procedure 59 6.2.2 Sampling and participants 60 6.2.3 Facilities and apparatus 60 6.2.4 Dependent variables mental model, trust, acceptance, learning and ACC usage 62 6.3 RESULTS 63 6.3.1 ACC usage 63 6.3.2 Trust and acceptance 64 6.3.3 Learning 65 6.3.4 Mental model 67 6.4 DISCUSSION 68 7 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 70 7.1 THEORETICAL AND PRACTICAL CONSIDERATIONS 70 7.2 METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 71 7.3 LIMITATIONS AND DIRECTIONS FOR FUTURE RESEARCH 74 8 REFERENCES 76 9 APPENDIX 88 9.1 QUESTIONNAIRES USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 88 9.1.1 Original German version 88 9.1.2 English translation 91 9.2 ACC DESCRIPTIONS USED IN THE DRIVING SIMULATOR STUDY 94 9.2.1 Correct description 94 9.2.2 Incomplete description 95 9.2.3 Incorrect description 96 9.3 SCHEMATIC OVERVIEW OF THE DRIVING SIMULATOR TRACK 97 9.4 QUESTIONNAIRES USED IN THE ON-ROAD STUDY 99 9.4.1 Original German version 99 9.4.2 English translation 103 9.5 SEMINAR PROGRAMME: DATABASES AS ANALYSIS TOOL IN SOCIAL SCIENCE 107 9.6 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 109

Die Bundesregierung plant im Rahmen der Energiewende den Anteil von erneuerbaren Energien an der Stromerzeugung in Deutschland von heute rund 25% auf 80% bis zum Jahr 2050 auszubauen. Damit stehen auch dem Stromsektor in Sachsen grundlegende Veränderungen bevor. Derzeit leistet im Freistaat Sachsen die Braunkohle den größten Beitrag zur Elektrizitätsbereitstellung. Mit dem zunehmenden Ausbau an erneuerbaren Energien steigt der Anteil dargebotsabhängiger Energieträger. Daraus resultieren technische und wirtschaftliche Herausforderungen für das bestehende Energiesystem, wie z.B. die künftige Bereitstellung von Systemdienstleistungen. Mit diesen und weiteren Fragestellungen zur Transformation des Elektrizitätssystems haben sich Nachwuchswissenschaftler der TU Dresden in den vergangenen zwei Jahren im Rahmen des vom Europäischen Sozialfonds – ESF geförderten Projekts EnerSAX auseinander gesetzt. Neben der Erstellung einer Potenzialanalyse für Sachsen wurden sowohl technische Fragestellungen,wie z.B. die Auswirkungen der Integration erneuerbarer Energien auf die Übertragungs-, Verteilungs-und Niederspannungsnetze, als auch ökonomische Fragestellung, wie z.B. die künftige Ausgestaltung der Regelenergiemärkte, untersucht. Durch die Zusammenarbeit der Nachwuchsforscher aus den Bereichen der Elektrotechnik und Energiewirtschaft konnten so integrierte Lösungsansätze zur Ausgestaltung einer weitgehend auf erneuerbaren Energien beruhenden Energieversorgung mit dem Fokus auf Sachsen im transnationalen Kontext erarbeitet werden. Die wesentlichen Ergebnisse aus dem Projekt werden in diesem Buch vorgestellt.

Das Ziel dieser Dissertation ist die systematische Entwicklung eines weiterführenden Konzeptes zur Fahrer-Fahrzeug Kooperation, dessen Tauglichkeit anhand empirischer Daten evaluiert und im Hinblick auf sein belegbares Potential in Bezug auf bestehende Ansätze bewertet werden soll.Da Annahmen und Prämissen der Mensch-Maschine-Interaktion den Ausgangspunkt bilden, beginnt die dezidierte Auseinandersetzung und begriffliche Differenzierung von Kooperation in eben diesem Kontext und führt folgerichtig zu einer definitorischen Abgrenzung gegenüber existierenden Ansätzen, der Forderung eines spezifischen Rollenverständnisses zur Interaktion sowie der Ableitung konzeptueller Grundbedingungen. Anschließend werden die strukturellen und prozeduralen Merkmale dieser spezifischen Interaktion herausgearbeitet und dazu benutzt, die generellen Attribute von Kooperation zwischen Fahrer und Fahrzeug zu identifizieren. Dafür wurden nachfolgend solche Indikatoren abgeleitet, vermittels derer der unterstellte Gewinn infolge der Kooperation von Fahrer und Fahrzeug kontrolliert und bewertet werden kann.Im Rahmen mehrerer Voruntersuchungen wurden Fahrsituationen identifiziert, die am meisten von einer kooperativen Interaktion zwischen Fahrer und Fahrzeug profitieren würden. Im Ergebnis wurden für die zwei Hauptuntersuchungen das „Überholen auf der Autobahn“ und das „Linksabbiegen auf innerstädtischen Straßen und Landstraßen mit Gegenverkehr“ als Fahrszenarien ausgewählt, die in jeweils einem eigenständigen Experiment mit alternativen Systemvarianten verglichen worden sind. Die Prüfung spezifischer Hypothesen wurde dabei in die prototypische Umgebung eines Fahrsimulators eingebettet. Abschließend werden in dieser Arbeit die Möglichkeiten zur Etablierung und Einbettung dieses Interaktionskonzeptes in den übergreifenden sozio-technischen Kontext aufgezeigt und zukünftige Perspektiven diskutiert. / The aim of this dissertation is to systematically develop a continuative concept of driver-automobile cooperation, to evaluate its suitability on the basis of empirical data, and to value its provable potential in relation to existing approaches.Assumptions and premises regarding the human-machine interaction constitute the starting point of this work. The decisive altercation and notional differentiation of cooperation are explained in just this context, leading logically to a definitional demarcation of existing approaches, the demand of a specific role understanding of the interaction as well as the derivation of conceptual basic conditions. The structural and procedural characteristics of this specific interaction are then elaborated upon and used to identify the general attributes of cooperation between driver and automobile. In the following, such indicators are derived by which the implied profit as a result of cooperation between driver and automobile can be controlled and valued. Within the framework of several preliminary investigations, those driving situations were identified that would profit most from a cooperative interaction between driver and automobile. As a result, the two driving scenarios "Overtaking on Highways" and "Turning Left on Urban and Country Roads with Oncoming Traffic" were utilized in the experiments. Both single scenarios have been compared in independent experiments with regard to alternative system variants. The prove of specific hypotheses was embedded in the prototypical surroundings of a driving simulator. Finally, the possibility of establishing and embedding this interaction concept into the overall socio-technical context will be presented, and future perspectives will be discussed.

Technology pervades our daily living, and is increasingly integrated into the vehicle – directly affecting driving. On the one hand technology such as cell phones provoke driver distraction and inattention, whereas, on the other hand, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) support the driver in the driving task. The question is, can a driver successfully adapt to the ever growing technological advancements? Thus, this thesis aimed at improving safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioural change. Previous research on ADAS and human attention was reviewed in the context of driver behavioural adaptation. Empirical data from multiple data sources such as driving performance data, visual behaviour data, video footage, and subjective data were analyzed to evaluate two ADAS (a brake-capacity forward collision warning system, B-FCW, and a Visual Distraction Alert System, VDA-System). Results from a field operational test (EuroFOT) showed that brake-capacity forward collision warnings lead to immediate attention allocation toward the roadway and drivers hit the brake, yet change their initial response later on by directing their eyes toward the warning source in the instrument cluster. A similar phenomenon of drivers changing initial behaviour was found in a driving simulator study assessing a Visual Distraction Alert System. Analysis showed that a Visual Distraction Alert System successfully assists drivers in redirecting attention to the relevant aspects of the driving task and significantly improves driving performance. The effects are discussed with regard to behavioural adaptation, calibration and system acceptance. Based on these findings a novel assessment for human-machine-interaction (HMI) of ADAS was introduced. Based on the contribution of this thesis and previous best-practices, a holistic safety management model on accident prevention strategies (before, during and after driving) was developed. The DO-IT BEST Feedback Model is a comprehensive feedback strategy including driver feedback at various time scales and therefore is expected to provide an added benefit for distraction and inattention prevention. The central contributions of this work are to advance research in the field of traffic psychology in the context of attention allocation strategies, and to improve the ability to design future safety systems with the human factor in focus. The thesis consists of the introduction of the conducted research, six publications in full text and a comprehensive conclusion of the publications. In brief this thesis intends to improve safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioral change, thereby resulting in more attention allocation to the forward roadway, and improved vehicle control. / Technologie durchdringt unser tägliches Leben und ist zunehmend integriert in Fahrzeuge – das Resultat sind veränderte Anforderungen an Fahrzeugführer. Einerseits besteht die Gefahr, dass er durch die Bedienung innovativer Technologien (z.B. Mobiltelefone) unachtsam wird und visuell abgelenkt ist, andererseits kann die Nutzung von Fahrerassistenzsystemen die den Fahrer bei der Fahraufgabe unterstützten einen wertvollen Beitrag zur Fahrsicherheit bieten. Die steigende Aktualität beider Problematiken wirft die Frage auf: "Kann der Fahrer sich erfolgreich dem ständig wachsenden technologischen Fortschritt anpassen?" Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist der Erkenntnisgewinn zur Verbesserung des Fahrverhaltens indem der Verhaltensänderungen zugrunde liegende psychologische Mechanismen untersucht werden. Eine Vielzahl an Literatur zu Fahrerassistenzsystemen und Aufmerksamkeitsverteilung wurde vor dem Hintergrund von Verhaltensanpassung der Fahrer recherchiert. Daten mehrerer empirischer Quellen, z. B. Fahrverhalten, Blickbewegungen, Videomitschnitte und subjektive Daten dienten zur Datenauswertung zweier Fahrerassistenzsysteme. Im Rahmen einer Feldstudie zeigte sich, dass Bremskapazitäts-Kollisionswarnungen zur sofortigen visuellen Aufmerksamkeitsverteilung zur Fahrbahn und zum Bremsen führen, Fahrer allerdings ihre Reaktion anpassen indem sie zur Warnanzeige im Kombinationsinstrument schauen. Ein anderes Phänomen der Verhaltensanpassung wurde in einer Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung eines Ablenkungswarnsystems, das dabei hilft die Blicke von Autofahrern stets auf die Straße zu lenken, gefunden. Diese Ergebnisse weisen nach, dass solch ein System unterstützt achtsamer zu sein und sicherer zu fahren. Die vorliegenden Befunde wurden im Zusammenhang zu Vorbefunden zur Verhaltensanpassung zu Fahrerassistenzsystemen, Fahrerkalibrierung und Akzeptanz von Technik diskutiert. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein neues Vorgehen zur Untersuchung von Mensch- Maschine-Interaktion eingeführt. Aufbauend auf den Resultaten der vorliegenden Arbeit wurde ein ganzheitliches Modell zur Fahrsicherheit und -management, das DO-IT BEST Feedback Modell, entwickelt. Das Modell bezieht sich auf multitemporale Fahrer-Feedbackstrategien und soll somit einen entscheidenen Beitrag zur Verkehrssicherheit und dem Umgang mit Fahrerunaufmerksamkeit leisten. Die zentralen Beiträge dieser Arbeit sind die Gewinnung neuer Erkenntnisse in den Bereichen der Angewandten Psychologie und der Verkehrspsychologie in den Kontexten der Aufmerksamkeitsverteilung und der Verbesserung der Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen fokusierend auf den Bediener. Die Dissertation besteht aus einem Einleitungsteil, drei empirischen Beiträgen sowie drei Buchkapiteln und einer abschliessenden Zusammenfassung.

Questions that were answered in the dissertation: Which process is suitable to desulphurize biogas knowing that chemical absorption will be used to separate CO2? Which absorption solvent is suitable to separate CO2 from concentrated gases such as biogas at atmospheric pressure? What properties of the selected solvent, namely aqueous diglycolamine (DGA), are already known? How to determine solvent properties such as equilibrium CO2 solubility under absorption and desorption conditions using simple, but robust apparatuses? What values do solvent properties such as density, viscosity and surface tension take at various DGA contents and CO2 loadings? How do primary alkanolamine content and CO2 loading influence solvent properties? What is the optimal DGA content in the solvent? What is the optimal desorption temperature at atmospheric pressure? How can equilibrium CO2 solubility in aqueous DGA solvents be simulated? What is the uncertainty in the results? How to debottleneck an absorber and increase its gas-treating capacity? How to determine the optimal lean loading of the absorption solvent? What are the characteristics of the absorption process that uses aqueous DGA as the solvent to separate CO2 from biogas and is more energy efficient and safer than the state-of-the-art processes? How to quantitatively compare the hazards of absorption solvents? What is the disposition of the German population towards hazards from biogas plants? What are the favourable and adverse environmental impacts of biomethane? / Fragen, die in der Dissertation beantwortet wurden: Welches Verfahren ist zur Entschwefelung von Biogas geeignet, wenn die chemische Absorption zur CO2-Abtrennung genutzt wird? Welches Absorptionsmittel ist geeignet, um CO2 aus konzentrierten Gasen, wie Biogas, bei atmosphärischem Druck abzutrennen? Welche Eigenschaften des ausgewählten Absorptionsmittels, wässriges Diglykolamin (DGA), sind bereits bekannt? Wie wird die CO2-Gleichgewichtsbeladung unter Absorptions- und Desorptionsbedingungen mit einfachen und robusten Laborapparaten bestimmt? Welche Werte nehmen die Absorptionsmitteleigenschaften wie Dichte, Viskosität und Oberflächenspannung bei verschiedenen DGA-Gehalten und CO2-Beladungen? Wie werden die Absorptionsmitteleigenschaften durch den Primäramin-Gehalt und die CO2-Beladung beeinflusst? Was ist der optimale DGA-Gehalt im Absorptionsmittel? Was ist die optimale Desorptionstemperatur bei atmosphärischem Druck? Wie wird die CO2-Gleichgewichtsbeladung im wässrigen DGA simuliert? Welche Ungenauigkeit ist zu erwarten? Wie wird eine Absorptionskolonne umgerüstet, um die Kapazität zu erweitern? Wie wird die optimale CO2-Beladung des Absorptionsmittels am Absorbereintritt (im unbeladenen Absorptionsmittel) bestimmt? Was sind die Prozesseigenschaften eines Absorptionsverfahrens, das wässriges DGA als Absorptionsmittel nutzt sowie energieeffizienter und sicherer als Verfahren auf dem Stand der Technik ist? Wie kann das Gefahrenpotenzial von Absorptionsmittel quantitativ verglichen werden? Wie werden Gefahren aus einer Biogasanlage durch die deutsche Bevölkerung wahrgenommen? Welche positive und negative Umweltauswirkung hat Biomethan?

Die Bundesregierung plant im Rahmen der Energiewende den Anteil von erneuerbaren Energien an der Stromerzeugung in Deutschland von heute rund 25% auf 80% bis zum Jahr 2050 auszubauen. Damit stehen auch dem Stromsektor in Sachsen grundlegende Veränderungen bevor. Derzeit leistet im Freistaat Sachsen die Braunkohle den größten Beitrag zur Elektrizitätsbereitstellung. Mit dem zunehmenden Ausbau an erneuerbaren Energien steigt der Anteil dargebotsabhängiger Energieträger. Daraus resultieren technische und wirtschaftliche Herausforderungen für das bestehende Energiesystem, wie z.B. die künftige Bereitstellung von Systemdienstleistungen. Mit diesen und weiteren Fragestellungen zur Transformation des Elektrizitätssystems haben sich Nachwuchswissenschaftler der TU Dresden in den vergangenen zwei Jahren im Rahmen des vom Europäischen Sozialfonds – ESF geförderten Projekts EnerSAX auseinander gesetzt. Neben der Erstellung einer Potenzialanalyse für Sachsen wurden sowohl technische Fragestellungen,wie z.B. die Auswirkungen der Integration erneuerbarer Energien auf die Übertragungs-, Verteilungs-und Niederspannungsnetze, als auch ökonomische Fragestellung, wie z.B. die künftige Ausgestaltung der Regelenergiemärkte, untersucht. Durch die Zusammenarbeit der Nachwuchsforscher aus den Bereichen der Elektrotechnik und Energiewirtschaft konnten so integrierte Lösungsansätze zur Ausgestaltung einer weitgehend auf erneuerbaren Energien beruhenden Energieversorgung mit dem Fokus auf Sachsen im transnationalen Kontext erarbeitet werden. Die wesentlichen Ergebnisse aus dem Projekt werden in diesem Buch vorgestellt.