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Entwickler von komplexen Mensch-Maschine-Systemen

Automation ist heute in allen Lebensbereichen zu finden. Die „zuverlässige“ Automation soll den „unzuverlässigen“ Menschen (Benutzer/Operateur) entlasten, kompensieren, teilweise sogar ersetzen. Eine Automation kann jedoch Fehler machen, wurde sie doch von „unzuverlässigen“ Menschen (Entwicklern) entwickelt. Deshalb verfolgte das Projekt ATEO einen in der Forschung bisher nur theoretisch betrachteten Ansatz zur Optimierung der Funktionallokation zwischen Mensch und Maschine. Hierbei handelt es sich um die Optimierung der Arbeitsteilung zwischen Operateuren und Entwicklern von komplexen, dynamischen, technischen Systemen inklusive Automationen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit den Leistungsdeterminanten dieser Entwickler. Die bisher in der Literatur beschriebenen Befunde zu diesen Leistungsdeterminanten wurden zu einem deskriptiven „Modell der Leistungsdeterminanten von Entwicklern“ zusammengetragen. Anschließend wurde die potentielle Leistungsdeterminante „Informationsverfügbarkeit“ unter Einsatz von 90 professionellen Entwicklern experimentell beleuchtet. Zur Erfassung der abhängigen Variable „Güte der Automatikkonzepte“ wurde ein Bewertungsinstrument entwickelt. Zudem wurde die Komplexität der verwendeten Versuchsumgebung „Socially Augmented Microworld“ experimentell erhöht, damit für professionelle Entwickler die Konzeption von Automatiken nicht zu leicht ist. Zusätzlich wurde eine Automatiksoftware zur Implementierung und Konfiguration der von den Entwicklern konzipierten Automatiken entwickelt. Durch die Untersuchung konnte gezeigt werden, dass die Kontrollvariablen „Erfahrungsindex“, „Witzanzahl“ und „Leistungsmotiv HE“ einen höheren Einfluss auf die Güte des Konzeptions¬ergebnisses haben als die systematisch variierte „Informationsverfügbarkeit“. Erst durch Eliminierung der Wirkung dieser Kontrollvariablen konnte ein signifikanter Einfluss der zur Verfügung gestellten Informationen auf die Güte der Automatikkonzepte nachgewiesen werden. / Automation is currently to be found in all aspects of life. “Reliable” automation is believed to take the pressure off, to compensate, or even displace the “unreliable” human (user/operator). However, as a consequence of being developed by “unreliable” humans (developers) automations can also be susceptible to error. The Project ATEO (division of work between developers and operators) pursues an, so far in researches only theoretical considered, approach to optimize the function allocation between human and machine. It is about an optimization of the division of responsibilities between operators and developers of complex, dynamic, technical systems including automations. This thesis concerns the performance determinants of these developers. Literature regarding the previous findings of performance determinants research were gathered into a descriptive "model of developers'' performance determinants". Subsequently, the potential performance determinant "information availability" was examined experimentally by using 90 professional developers. To capture the dependent variable "quality of automation concepts" an assessment tool was developed. Moreover, the complexity of the used test environment "Socially Augmented Microworld" was experimentally heightened to ensure that for these developers the conception of automatic functions was not too easy. Also, an automations software was designed to enable the implementation and configuration of the developer-created automations. The results of the experiment with the professional developers showed that the control variables “experience index”, “number of jokes” and “achievement motive hope of success” had a higher influence on the quality of the design result as the systematically varied "information availability". Only by eliminating the effect of these control variables a significant influence of the performance determinant “information availability” on the quality of automation conceptions was attested.

Identiferoai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/18381
Date13 March 2017
CreatorsKain, Saskia
ContributorsWandke, Hartmut, Rötting, Matthias, Sachse, Pierre
PublisherHumboldt-Universität zu Berlin, Lebenswissenschaftliche Fakultät
Source SetsHumboldt University of Berlin
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
TypedoctoralThesis, doc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf
RightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/

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