623.405 (24S) Experiments in Human-Computer Interaction

Sommersemester 2024

Anmeldefrist abgelaufen.

Erster Termin der LV
07.03.2024 13:30 - 15:00 S.2.69 - Bitmovin On Campus
Nächster Termin:
02.05.2024 13:30 - 15:00 S.2.69 - Bitmovin On Campus

Überblick

Lehrende/r
LV-Titel englisch Experiments in Human-Computer Interaction
LV-Art Vorlesung-Kurs (prüfungsimmanente LV )
LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
Semesterstunde/n 2.0
ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
Anmeldungen 13 (30 max.)
Organisationseinheit
Unterrichtssprache Englisch
LV-Beginn 07.03.2024
eLearning zum Moodle-Kurs
Anmerkungen

Der Forschungsbereich Human-Computer Interaction (HCI) befasst sich mit Phänomenen rund um die Interaktion von Menschen mit Computergeräten oder digitalen Umgebungen, wie Desktop-Computern, Smartphones und Smart Homes. Diese Lehrveranstaltung vermittelt Kenntnisse, Fähigkeiten und Techniken, die zur Durchführung von zweckmäßigen Experimenten (auch Benutzerstudien genannt) im HCI-Forschungsbereich notwendig sind.

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Human-Computer Interaction im Masterstudium Informatics, aber auch Student*innen, die sich nicht auf Human-Computer Interaction spezialisieren, sind herzlich willkommen!

Für weitere Details zur Spezialisierung besuchen Sie unsere Webseite: specialization Human-Computer Interaction.

Zeit und Ort

Liste der Termine wird geladen...

LV-Beschreibung

Intendierte Lernergebnisse

Nach Abschluss des Kurses wissen die erfolgreichen Teilnehmer*innen wie man:

  • HCI-Experimente plant und entwirft, 
  • HCI-Experimente durchführt, 
  • quantitative Daten und qualitative Daten, die durch HCI-Experimente gesammelt wurden, analysiert und 
  • HCI-Experimente und Ergebnisse dokumentiert und präsentiert.

Lehrmethodik

Anhand eines Beispielprojekts üben wir gemeinsam die notwendigen Schritte, um eine HCI-Forschungsfrage mit einem Experiment überzeugend zu beantworten.

Leseaufgaben • Schreibaufgaben • Diskussionen • Beispielprojekt

Inhalt/e

  • Forschungsmotivation
  • HCI-Forschungsfragen und Experimente
  • interne/externe Validität von Experimenten
  • Wiederholbarkeit, Replizierbarkeit und Reproduzierbarkeit von Experimenten
  • Terminologie
  • Überlegungen zur Experimentplanung
  • Ethik und Arbeit mit menschlichen Teilnehmer*innen
  • Messskalen und Statistik
  • Hypothesentests / Inferenzstatistiken
  • Beschreiben von HCI-Experimenten
  • Präsentation von Ergebnissen aus HCI-Experimenten

Link auf weitere Informationen

https://www.aau.at/en/isys/ias/teaching/master-specialization-hci/

Intendierte Lernergebnisse

Upon successful completion of the course, a student will know how to:

  • plan and design HCI-experiments,
  • conduct HCI-experiments,
  • analyse quantitative data and qualitative data collected through HCI-experiments,
  • document/present HCI-experiments and results, and
  • critically judge the quality and correctness of HCI-experiments.

Lehrmethodik

lecture • discussions • example project • reading/writing assignments

Based on an example project, we will together discuss and exercise through the necessary steps required to convincingly answer an HCI-research question using an experiment.

Inhalt/e

The research area Human-Computer Interaction (HCI) deals with phenomena surrounding humans interacting with computing devices or digital environments, such as desktop computers, smartphones, and smart homes. This course provides knowledge, skills and techniques necessary to conduct purposeful experiments (a.k.a. user studies) in Human-Computer Interaction. 

Topics include:

  • empirical research motivation,
  • HCI-research questions and experiments,
  • internal/external validity of experiments,
  • repeatability, replicability, and reproducibility of experiments,
  • experiment terminology and design considerations,
  • ethics and working with human participants,
  • measurement scales and statistics,
  • hypothesis testing / inference statistics,
  • describing HCI-experiments, and
  • presenting results from HCI-experiments.

Link auf weitere Informationen

https://www.aau.at/en/isys/ias/teaching/master-specialization-hci/

Prüfungsinformationen

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Prüfungsmethode/n

discussions • assignments • exam

Digital written closed-book exam using the Secure Exam Environment (digital exam using a computer in the lecture hall). Information about digital exams at the University of Klagenfurt is available here: Center for University Learning and Teaching.

Prüfungsinhalt/e

See Course overview above.

Beurteilungskriterien/-maßstäbe

The final grade is based on the results of the following work items: participation in discussions, completed assignments, contributions to the course example project, and the exam. The scores on these work items depend on their overall quality, completeness, and correctness according to the following grading scheme.

Grade 1 – Excellent: 89 – 100 percent points
The work item is complete and of superior quality. The work item is very well written, has a professional touch, and is profound. The student is very reflective and insightful. The work item may contain very few clarity, structure, or presentation problems.
Grade 2 – Good: 76 – 88 percent points
The work item is complete and of high quality. The work item is well written and in-depth. The student is reflective and insightful. The work item may contain few clarity, structure, or presentation problems.
Grade 3 – Satisfactory: 63 – 75 percent points
The work item is complete and of good quality, but several points could be better articulated, be more insightful, or more thorough. The work item may contain some clarity, structure, or presentation problems.
Grade 4 – Sufficient: 50 – 62 percent points
The work item is mostly complete and of satisfactory quality, but most points could be better articulated, be more insightful, or more thorough. The work item contains clarity, structure, or presentation problems.
Grade 5 – Failed: 0 – 49 percent points
The work item is incomplete or of lower quality. The points are not well articulated or thorough enough. The work item contains significant clarity, structure, or presentation problems.

Beurteilungsschema

Note Benotungsschema

Position im Curriculum

  • Masterstudium Informatics (SKZ: 911, Version: 19W.2)
    • Fach: Human-Computer Interaction (Wahlfach)
      • Weitere LVen aus dem gewählten Spezialisierungsfach ( 0.0h XX / 12.0 ECTS)
        • 623.405 Experiments in Human-Computer Interaction (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2. Semester empfohlen
  • Masterstudium Information Management (SKZ: 922, Version: 23W.1)
    • Fach: Specialisation in Information Management (Wahlfach)
      • Specialisation in Information Management ( 0.0h VO, VC, KS / 16.0 ECTS)
        • 623.405 Experiments in Human-Computer Interaction (2.0h VC / 4.0 ECTS)
          Absolvierung im 1., 2., 3. Semester empfohlen

Gleichwertige Lehrveranstaltungen im Sinne der Prüfungsantrittszählung

Sommersemester 2023
  • 623.405 VC Experiments in Human-Computer Interaction (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2022
  • 623.405 VC Experiments in Human-Computer Interaction (2.0h / 4.0ECTS)
Sommersemester 2021
  • 623.405 VC Experiments in Human-Computer Interaction (2.0h / 4.0ECTS)