Bachelor oder Master Projekt – Elastische Eingabegeräte

Arduino ist eine beliebte Open-Source Hardware- und Software-Plattform, mit der physische Objekte »digitalisiert« werden können. In diesem Projekt werden Dehnungssensoren und ein Arduino-Mikrocontroller verwendet, um Möglichkeiten zu erforschen elastische Objekte zu erzeugen, die als Computer-Eingabegeräte verwendet werden können. In der ersten Projektphase werden Sie mit der Arduino Software (IDE) und der Basishardware (Sensoren und Controller Boards) vertraut gemacht. Die Arbeit in der zweiten Projektphase konzentriert sich auf das Lesen von Daten von einem Dehnungssensor und das Vorbereiten der Daten für die weitere Verwendung auf einem Android-Smartphone oder einer Smartwatch. Dieses Projekt kann auch zu einem Master-Projekt erweitert werden.

Technologien und Tools: Arduino • Android

Kontakt: Dr. David Ahlström

Evaluating non-standard Menu Design

In Human-Computer inter­action (HCI) re­search – as well as in many other re­search disci­plines – new scien­ti­fic know­ledge and tech­no­lo­gi­cal ad­van­ces are often based on em­pi­ri­cal re­se­arch where new ideas and theo­ries are ex­plo­red through hypo­thesis test­ing and con­trolled exp­eri­ments. How­ever, cri­ti­cal voices within the HCI re­search commun­ity quest­ion the value and ­ use of con­trolled ex­peri­ments in HCI.

In this project we will con­tri­bute to this dis­cussion by re­doing – rep­li­cating – a series of »famous« user ex­peri­ments from the HCI liter­ature. We will focus on ex­peri­ments that have studied the usa­bility of non-standard drop‐down menus and how easy and fast users can navi­gate menu struc­tu­res and se­lect the con­taining menu items.

For this pur­pose, a first ver­sion of a »menu test suite« app­li­ca­tion has been de­vel­oped. After fur­ther de­vel­op­ment and ad­ap­ta­tions we can start re­pli­cating pre­vious menu exp­eri­ments. This in­cludes care­fully study­ing the desc­ri­ptions of the prev­ious ex­peri­ments, then run­ning the ex­peri­ments with a group of com­puter users, and fi­nally analyz­ing our re­sults and com­paring these with pre­viously re­ported results.

Accordingly, in this pro­ject you will ac­quire skills and ex­perience in design­ing, con­duct­ing, and evalu­ating user experiments.

Technologies & Tools: Java, Python, C++, or Objective-C (your choice!), SPSS (for sta­tistical analysis)

 

Contact: Dr. David Ahlström

Advanced Temporal Worklow Patterns

Unsere Temporal Workflows unterstützen derzeit nur folgende Kontroll­strukturen: Sequenzen, XOR, und AND.  Ziel der Arbeit ist die Evaluierung und wenn möglich Integration von weiteren Control Flow Patterns in diese temporalen Workflows.

Erwartete Ergebnisse:

  • Evaluierung der Anwendbarkeit von Advanced Patterns (ausgenommen: Multi-Instance Patterns, Loops)
  • Untersuchung der Auswirkung auf die (Dynamic) Controllability und Erweiterung der Definitionen
  • Erweiterung des formalen Apparats/der Algorithmen (zur Berechnung des Timed Graphs)

Implementierung (Erweiterung des bestehenden Frameworks)

Kontakt: Prof. Johann Eder