Im Rahmen des ABBA-Projekts arbeiten wir mit Unternehmen zusammen und organisieren Feldstudien in verschiedenen KI-bezogenen Bereichen. Ziel ist es, Studierenden praktische Erfahrungen und Lernaktivitäten anzubieten, um das theoretische Wissen auf einen realen Anwendungsfall anzuwenden. In den vergangenen Semestern wurden folgende KI-Feldstudien organisiert:
Im Wintersemester 2024/25 wurden zwei Feldstudien durchgeführt. In Kooperation mit EnBW wurde im Rahmen der Vorlesung „Engineering Interactive Systems: AI & Wearables“ eine Feldstudie zum Thema Smart Home und Home Office angeboten. Studierende entwickelten prototypisch Wearables-basierte, biosignaladaptive Systeme, um Herausforderungen im Home Office zu adressieren. Zusätzlich kollaborierten Studierende der Vorlesung „Business Intelligence Systems“ mit Porsche. Der Fokus dieser Feldstudie lag auf der Anwendung des „CRoss Industry Standard Process for Data Mining Frameworks“ (CRISP-DM) und dem Einsatz von Python zur Bearbeitung von Problemen im Bereich Beschaffung.
Im SS24 organisierten wir eine Feldstudie mit EnBW mit Studierenden der Vorlesung „Designing Interactive Systems: Human-AI interaction“ (DIS). Das Projekt wurde als Teil der DIS-Mastervorlesung von Prof. Mädche und Julia Seitz in Kooperation mit EnBW durchgeführt. Über einen Zeitraum von drei Monaten arbeiteten 38 Studierende in Teams an einer realen Herausforderung, die von unserem Industriepartner EnBW gestellt wurde. Das übergeordnete Ziel und Thema des diesjährigen Projekts war die Entwicklung innovativer Designlösungen für generative KI-basierte Assistenten zur Unterstützung von EnBW-Kunden. Die Ergebnisse aller acht Gruppen wurden von den Themenverantwortlichen bei EnBW, Christian Wendrock-Prechtl und Achim Reuther, sowie vom Vorlesungsteam sehr positiv aufgenommen. Ebenfalls im SS24 arbeiteten Studierende im Rahmen der Bachelorvorlesung „Foundations of Interactive Systems“ des Human-Centered Systems Lab in Teams an einem Projekt, das es ihnen ermöglicht, das in der Vorlesung erlernte theoretische Wissen auf einen realen Anwendungsfall anzuwenden. In diesem Sommersemester wurde die Feldstudie in Kooperation mit SAP SE durchgeführt und konzentrierte sich auf die Anwendung des Human-Centered Design Prozesses zur Gestaltung einer App, die zur Erreichung eines Ziels für nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goal, SDG) beiträgt, wie beispielsweise die Reduzierung von Lebensmittelverschwendung (SDG 2), die Erhöhung der Geschlechtergleichheit (SDG 5) oder die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks (SDG 13).
Während der im WS23/24 durchgeführten Vorlesung „Business Intelligence Systems“ arbeiteten Studierende in Teams mit realen Anwendungsfällen und Daten, um prototypisch ein Business Intelligence & Analytics System unter Verwendung modernster Technologien zu erstellen. Die Feldstudie wurde in Kooperation mit Porsche mit einem spezifischen Fokus auf die Vertriebsplanung durchgeführt. Die Studierenden wurden gebeten, Verkaufsdaten zu analysieren und Prognosemodelle sowie analytische Dashboards unter Nutzung von Visualisierungen und Erklärungen zu entwickeln.In der ebenfalls im WS23/24 durchgeführten Vorlesung „Engineering Interactive Systems“ sammelten Studierende Daten und entwarfen adaptive Bedienerführungssysteme unter Nutzung der gesammelten Biosignal- und Interaktionsdaten. Darüber hinaus analysierten die Studententeams diese Daten, entwickelten Modelle und schlugen Designs für biosignalbasierte adaptive Interventionen vor.
Im Rahmen der Bachelorvorlesung „Foundations of Interactive Systems“ im SS23 folgten Studierende dem Human-Centered Design Prozess, um eine Idee und ein Design für einen neuen Schreibassistenten zu entwickeln, der die Fähigkeiten großer Sprachmodelle wie OpenAI ChatGPT nutzt.
In der DIS-Vorlesung im SS23 arbeiteten über einen Zeitraum von zwei Monaten 40 Studierende in Teams an einer realen Herausforderung, die von unserem Industriepartner EnBW gestellt wurde. Das übergeordnete Ziel und Thema des diesjährigen Projekts war die Entwicklung innovativer Designlösungen für verschiedene Anwendungsfälle von ChatGPT in EnBW-Prozessen (z. B. ChatGPT als Produktleitfaden, Konversationsmanagement für Callcenter-Agenten und Konversationspersonalisierung, Unterstützung für Datenarbeiter, Lernen oder Rechtstexte).
In der im WS22/23 durchgeführten BIS-Vorlesung arbeiteten 35 Studierende in 8 Teams mit realen Daten und entsprechenden Anwendungsfällen, die von unserem Industriepartner Bosch bereitgestellt wurden. Das übergeordnete Ziel und Thema des Abschlussprojekts war die Entwicklung innovativer analytischer Lösungen zur Unterstützung datengestützter Entscheidungsfindung bei Bosch. Insgesamt wurden von den Teams vier verschiedene Anwendungsfälle bearbeitet. Die Studierenden nutzten verschiedene BI&A-Technologien und kommerzielle Systeme, z. B. Python, KNIME und Microsoft PowerBI.
