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Gamification, die spielerische Anreicherung von Tätigkeiten, erfreut sich zunehmender Beliebtheit. Insbesondere in den Bereichen Gesundheit (Exergames) oder Lernen (Serious Games, Edutainment) gibt es eine Vielzahl erfolgreicher Anwendungen. Weniger verbreitet ist Gamification dagegen bislang bei Arbeitsprozessen. Zwar gibt es erfolgreiche Ansätze im Bereich Dienstleistung und Service (z. B. bei Callcentern), der Bereich der industriellen Produktion wurde jedoch bis vor wenigen Jahren nicht adressiert.
Dieses Kapitel gibt einen Überblick der Entwicklung von Gamification und zeigt den Stand der Technik. Wir leiten allgemeine Anforderungen für Gamification im Produktionsumfeld ab und stellen zwei neue Ansätze aus der aktuellen Forschung vor. Diese werden in einer Studie mit Trainern aus der Automobilbranche auf Akzeptanz untersucht. Die Ergebnisse zeigen eine insgesamt positive Haltung zur Gamifizierung der Produktion und eine sehr hohe Akzeptanz insbesondere des Pyramiden-Designs.
Dieser Artikel gibt einen Überblick der Möglichkeiten kontextbewusster Systeme und erläutert, wie diese die Autonomie zugleich erweitern und begrenzen können. Anwendungsbeispiele wie autonomes Fahren, Rehabilitation, industrielle Arbeit und Robotik zeigen die technischen Möglichkeiten auf. Neben der Erkennung von räumlichen Details werden auch die Potenziale der Erkennung von Emotionen beschrieben. Dabei wird zugunsten der Allgemeinverständlichkeit auf eine tiefe technische Detaillierung verzichtet, zugleich aber auf die jeweils relevante Forschungsliteratur verweisen.
Soziale Roboter, die mit uns kommunizieren und menschliche Verhaltensmuster imitieren, sind ein wichtiges Zukunftsthema. Während viele Arbeiten ihr Design und ihre Akzeptanz erforschen, gibt es bislang nur wenige Untersuchungen zu ihrer Marktfähigkeit. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf dem Einsatz sozialer Roboter in den Bereichen Gesundheit und Pflege, wo die zukünftige Integration sozialer Roboter ein enormes Potenzial hat. Eine Studie mit 197 Personen aus Italien und Deutschland untersucht gewünschte Funktionalitäten und Kaufpräferenzen und berücksichtigt hierbei kulturelle Unterschiede. Dabei bestätigte sich die Wichtigkeit mehrerer Dimensionen des ALMERE-Modells (z. B. wahrgenommene Freude, Nützlichkeit und Vertrauenswürdigkeit). Die Akzeptanz korreliert stark mit der Investitionsbereitschaft. Viele ältere Personen betrachten soziale Roboter als „assistierende technische Geräte“ und erwarten, dass diese von Versicherungen und der öffentlichen Hand bezuschusst werden. Um ihren zukünftigen Einsatz zu erleichtern, sollten soziale Roboter in die Datenbanken medizinischer Hilfsmittel integriert werden.
In dem Artikel von Dr. Oliver Korn, Belinda Janine Hagley und Annika Sabrina Schulz zur Gamification werden zunächst theoretische Grundlagen für spielbasiertes Lernen im Kontext der Motivations‐ und Persönlichkeitsforschung dargestellt. Anschließend werden eine Auswahl wirksamer Gamification‐Elemente aufgezeigt und beispielhaft drei gamifizierte Anwendungen aus den Bereichen Interne Kommunikation und Onboarding, Produktion sowie Aus‐ und Weiterbildung vorgestellt. Ziel ist es, den nutzerzentrierten Einsatz gamifizierter Lernprozesse sowie deren Implementierung in betriebliche Strukturen aufzuzeigen, um die Akzeptanz spielerischer Lernsysteme zu fördern und nachhaltig motivierend zu wirken.
Rehabilitationsmaßnahmen nach Unfällen oder Krankheiten sind oft langwierig und häufig mit Schmerzen sowie Frustration verbunden – und Ähnliches gilt für Präventionstraining. Die spielerische Anreicherung des Trainings (im Folgenden: Gamification) kann dieser Entwicklung durch die Steigerung des Spaßfaktors entgegenwirken. Im Gegensatz zu regulären Spielen kann es durch die höhere Motivation und Immersion im Training allerdings zu einer verminderten Schmerzwahrnehmung und damit einer Verschlechterung des Gesundheitszustands bis hin zu einer erneuten Verletzung kommen. Daher war es bislang erforderlich, solche Ansätze kontinuierlich therapeutisch zu begleiten. Für eine autonome Intervention, zur Entlastung von Therapeuten, aber auch im Heimbereich ist eine automatisierte Anpassung des Schwierigkeitsgrads des Bewegungstrainings und eine individualisierte Zielsetzung und -kontrolle von zentraler Bedeutung. Diese Herausforderung ist in bestehenden Ansätzen zu wenig adressiert bzw. beschrieben worden. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann hier einen entscheidenden Beitrag zu leisten – insbesondere hybride Ansätze, die expertenbasierte Entscheidungsbäume mit Verfahren des maschinellen Lernens kombinieren, könnten in der Zukunft einen wichtigen Beitrag zu einer erfolgreichen Rehabilitation und Prävention liefern.
Soziale Roboter unterscheiden sich von Servicerobotern, da sie auch komplexere Interaktionen und Kommunikation beherrschen. Einige können Emotionen simulieren oder sogar erkennen. Einsatzbereiche gibt es viele: vom Haushalt über die Pflege bis in den medizinischen Bereich. Wo liegen die Grenzen der aktuellen Systeme? Wie müssen soziale Roboter aussehen und interagieren, um als nützliche Helfer statt als Konkurrenten wahrgenommen zu werden? Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick bestehender sozialer Roboter. Er beleuchtet deren Akzeptanz im wichtigen Bereich Gesundheit und Pflege anhand der Ergebnisse einer Expertenstudie und gibt eine zeitliche Perspektive zur weiteren Entwicklung.
Im Zentrum des Gesamtprojektes stand die nutzerzentrierte Entwicklung einer praxisorientierten Lern- und Anleitungsumgebung, in der kontextbezogene Informationen direkt in den Arbeitsbereich projiziert werden – das Lernen also sowohl am Arbeitsplatz als auch situiert erfolgen kann. Durch die Projektion in Verbindung mit Interaktivität werden Lerninhalte im wahrsten Sinne des Wortes „begreifbar“. So wurde ein kontextbewusstes System geschaffen, das Lernende interaktiv wie ein Coach begleitet und motiviert.