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Quality and Usability LabStudienprojekt Quality & Usability

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Studienprojekt Quality & Usability

Vorstellung aller Projekte

Freitag den 21. Oktober, 16-18 Uhr im TEL Auditorium 3 findet ein erstes Treffen aller Interessenten für eines der Studienprojekte statt. Dieses Treffen ist verpflichtend! Einschreibung in die Veranstaltung muss bis zum 28. Oktober erfolgt sein.

You can find the presentation (.pdf) from Friday 21.10.2016 16:00 - 18:00 here

Studienprojekte

Projekt

Aktuelle Themen aus dem Forschungsschwerpunkt des Fachgebietes werden bezüglich der notwendigen Grundlagen aufgearbeitet und auf praktische Problemstellungen angewendet.

VL-Nummer

  • 6LP Projekt 0434 L 918
  • 9LP Projekt 0434 L 919

Termin

Nach Vereinbarung, auch als Block- und Gruppenprojekt möglich

Beginn

Nach Vereinbarung mit dem Betreuer

Um das Projekt durchführen zu können, ist eine Anmeldung beim Prüfungsamt (spätestens 28.10.2016) notwendig!

Themen

Mobile Interaction Design für App im Bereich HealthCare

  • Betreuung: Carola Trahms, Britta Hesse und Jan-Niklas Antons
  • Teilnehmer: 10 bis 20

Es geht darum, eine schon vorhandene App zu erweitern, zu verbessern und eigene Ideen daran auszutesten. Die App wird im Reha- und Demenz-Bereich bereits eingesetzt um den Betroffenen mit Hilfe von Aktivierungsspielen zu helfen. Die dabei anfallenden Daten werden über einen Server mitgeloggt und sowohl in Echtzeit als auch Offline ausgewertet, um das Spielerlebnis zu optimieren.

Eine Mitarbeit in dem Bereich kann sich sowohl mit der Content-Erstellung für weitere Spiele, der Auswertung der Daten oder dem Implementieren neuer Tracking-Methoden befassen. Beispiele dafür könnten sein:

- Herzfrequenzerfassung mittels Apple-Watch

- Design und/oder Umsetzung von Spieleinhalten für den Reha- und Demenzbereich

- Erfassung und Auswertung von Nutzerdaten mit Hilfe von Machine Learning Methoden

Slides for this project from the introductory session for the projects and the information on how to register for this project can be found here.

Implementation of an Interactive Multimodal System

  • Betreuung: Stefan Hillmann
  • Teilnehmer: 4 bis 6
  • Sprachen: Deutsch, English
  • Voraussetzung: Fundamentals of MMI systems, Human-computer interaction, Java or Processing or .NET programming skills

You will implement an interactive system which uses gestures and spoken language for input and at least visual output. The input modalities will be combined by a fusion approach, which you will implement. Actually, the project aims at an implementation of the Put-That-There-like system (Bolt 1980, dl.acm.org/citation.cfm) with nowadays technologies. We will use Kinects and Java for the implementation. Beside the implementation of the system, also usability engineering during all phases of the development is part of the project. Thus, not only pure programmers should be in the team.

 

Predicting User Behavior in Crowdsourcing Platforms

  • Supervisor: Babak Naderi (babak.naderi@tu-berlin.de)
  • Participants: 4
  • Language: English
  • 6LP Projekt 0434 L 918 (2085)

Crowdsourcing is an approach for tackling problems that are normally inefficient to solve by one resource. The main problem is often divided into smaller ones which can then be solved in parallel and independently by different agents. Results from all agents will be aggregated to create the final result for the main problem. This approach is used in different domains (like parallel computing and MapReduce in computer science) and real life problems (creating Wikipedia, or crowdfunding projects -- famous problem, huge amount of money for one investor but small one for huge list of investors!).

Nowadays, crowdsourcing microtask platforms are available that provide online human workforce in exchange of monetary rewards. Most famous one is Amazon Mechanical Turk (AMT). Workers from all entire world, can look there for small and not intensive tasks that take some minutes, and compensated by small amount of money. Tasks are based on Internet and normally need basic computer usage knowledge, like filling a form, searching for some information in web, or labeling image or translating parts of document. Workers can select between thousands of different tasks available daily in the platform.

This project intent to answer interesting questions about workers and how do they choose between different tasks. What are important factors that can affect task selection? Can we measure influencing factors and model them? Can we predict which task will be chosen by a specific worker? Factors mental ,physical, and temporal workload, rewards, the job provider, etc.

This project, include intensive research on the state-of-the-art, data collection, implementation and using code snippets (Matlab/R and python) for extracting features from HTML code or images (what else?), conducting crowdsourcing user studies, and analyzing and modeling using huge datasets!

Primarily results already exist and look promising! We will look for more visual features, and check how different feature selection algorithms can be used to increase the quality of current model. We also need more data to be sure that model is not over fitted. So we will collect more data and conduct user studies in crowdsourcing environment.

Good programming knowledge on Matlab/R, python, HTML/CSS/JS, will be helpful.

 

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