TY - CHAP A1 - Ozimek, P. A1 - Bierhoff, H. W. T1 - Alle meine Freunde sind besser als ich – Drei Studien zu sozialen Vergleichen auf Facebook und XING sowie deren kurzfristige und langfristige Auswirkung auf den Selbstwert und depressiven Tendenzen. T2 - 17. Fachgruppentagung Sozialpsychologie (FGSP), Köln, Deutschland Y1 - 2019 U6 - http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.34286.97601 ER - TY - CHAP A1 - Ozimek, Phillip T1 - Alle meine Freunde sind besser als ich! Auswirkungen sozialer Mediennutzung auf den Selbstwert und Depressionen in Abhängigkeit von sozialen Vergleichen (Vortrag beim Österreichischen Präventionskongress in Graz 2019) N2 - Ziel dieses Beitrags ist die Darstellung von drei Studien zur Erfassung kurzfristiger und langfristiger Effekte von sozial-vergleichendem Gebrauch der sozialen Netzwerke Facebook und XING auf den Selbstwert und depressive Tendenzen. Studie 1 (N = 75) zeigte im Rahmen einer Internetexposition im Labor, dass eine sozial-vergleichende Aufgabe im Internet im Vergleich zu einer Kontrollaufgabe einen geringeren Selbstwert zur Folge hat. Studien 2 und 3 (Ns = 809, 145) zeigten im Rahmen Online-Befragungen, dass sowohl passive Facebook- als auch die generelle XING-Nutzung mit höheren depressiven Tendenzen einhergehen. Diese Assoziationen werden über eine höhere Neigung zu sozialen Vergleichen und einen dadurch bedingten, geringeren Selbstwert vermittelt. Die Ergebnisse werden vor dem Hintergrund bisheriger Forschung diskutiert sowie Implikationen für die Präventionsarbeit mit Kindern, Jugendlichen und Erwachsen im Umgang mit Sozialen Medien abgeleitet KW - Facebook KW - Soziale Vergleiche KW - Selbstwert KW - Depressionen KW - Soziale Medien Y1 - 2019 UR - https://www.researchgate.net/publication/337168482_Alle_meine_Freunde_sind_besser_als_ich_Auswirkungen_sozialer_Mediennutzung_auf_den_Selbstwert_und_Depressionen_in_Abhangigkeit_von_sozialen_Vergleichen U6 - http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.17685.47846 ER - TY - CHAP A1 - Feldhoff, Kerstin T1 - Alleinerziehende im Familienrecht - Bekannte Problemlagen - neue Fragen T2 - epd-dokumentation Nr.15/2020 Y1 - 2020 SP - 23 EP - 34 PB - Gemeinschaftswerk der evangelischen Publizistik CY - Frankfurt ER - TY - CHAP A1 - Bühren, Monika A1 - Habermann, Lisa A1 - Epping, Laurin A1 - Schanowski, Julian A1 - Mitrevski, Alex A1 - Stolarz, Michal A1 - Krajewski, Jarek A1 - Plöger, Paul A1 - Röttgers, Hanns Rüdiger T1 - Assistenzroboter zur Unterstützung autistischer Kinder: Lerndatenerhebung zur Entwicklung von Coping-Reaktionen für ein KI-basiertes Zustandserkennungssystem auf der Basis von Blickrichtung und Gesichtsmerkmalen. T2 - Tagungsband 14. Wissenschaftliche Tagung Autismus-Spektrum. Hrsg. Ludger Tebartz van Elst, Michele Noterdaeme N2 - Hintergrund: Ziel des wissenschaftlichen Projekts MigrAVE (Multilinguales Online-Lernportal und transkultureller Roboter-Lernassistent für Autismus-Spektrum-Störungen) ist die Entwicklung eines Lernassistenz-Roboters, der autistische Kinder und ihre Therapeuten bei der Durchführung von Lernprogrammen im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionen unterstützt. Die Ausstattung mit einem KI-basierten Zustandserkennungssystem ermöglicht es dem Roboter, Übungen zu initiieren und die Aufmerksamkeit der Kinder während der Ausführung zu überwachen. Weiterhin soll der Roboter intervenieren, wenn Verhaltensweisen erkannt werden, die den Lernprozess beeinträchtigen. Als Reaktion auf identifiziertes, abgelenktes Verhalten soll der Roboter mit kindgerechter Ansprache die Aufmerksamkeit und Motivation des Kindes wiederherstellen. Die in anderen Studien genutzte Analyse von Sprache oder Gesichtsausdruck zur Erkennung von Emotionen stellt in der Anwendung bei autistischen Kindern aufgrund häufig eingeschränkter Mimik und sprachlicher Limitierungen eine technisch schwer umzusetzende Herausforderung dar. Zur Realisierung wird im Projekt MigrAVE stattdessen ein technologischer Ansatz vorgeschlagen, der sich auf die automatische Erkennung von Engagement auf der Grundlage von Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen konzentriert. Um die Erkennung von Engagement zu ermöglichen, entwickeln wir in MigrAVE einen datenbasierten Algorithmus. Hierfür sind Trainingsdaten notwendig, die die reale Interaktion zwischen Kindern und Roboter spiegeln und eine Lerndatenerhebung erforderlich machen. Methode: Im Rahmen der Lerndatenerhebung interagierten 30 Teilnehmer mit einer gesicherten Diagnose aus dem autistischen Spektrum im Alter zwischen fünf und 21 Jahren (M = 10.44, SD = 3.43) mit dem Roboter. Während die Probanden zwei verhaltenstherapeutische Lernprogramme in Interaktion mit dem Roboter bearbeiteten, wurden Audio- und Videodaten aufgezeichnet. Die erhobenen Daten werden im Folgenden annotiert und dienen als Basis für das Training von Engagementdetektions-Modellen und entsprechenden Coping-Reaktionen. Ergebnisse: Da der Prozess der Annotation noch andauert, liegen aktuell keine abschließenden Ergebnisse vor. Diese werden zum Zeitpunkt der Konferenz präsentiert. Schlussfolgerungen: Aufgrund der Besonderheiten des mimischen und sprachlichen Ausdrucks bei Personen im autistischen Spektrum stellt der technologische Ansatz auf Basis von Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen eine vielversprechende Alternative zu bisherigen klassischen Mimik- und Sprachanalysen dar. KW - Autismus, Robotik, KI Y1 - 2023 SN - 978-3-9825315-0-2 ER - TY - CHAP A1 - Bühren, Monika A1 - Szmyt, Kamila A1 - Mitrevski, Alex A1 - Stolarz, Michal A1 - Quiroga, Natalia A1 - Epping, Laurin A1 - Balcheva, Dimana A1 - Schanowski, Julian A1 - Plöger, Paul A1 - Röttgers, Hanns Rüdiger T1 - Assistenzrobotik für verhaltenstherapeutische Förderprogramme: Möglichkeiten und Limitierungen. T2 - Tagungsband 15. Wissenschaftliche Tagung Autismus-Spektrum. Hrsg. Christine M. Freitag, Michele Noterdaeme N2 - Hintergrund: Im BMBF-geförderten Forschungsprojekt MigrAVE (Multilinguales Online-Lernportal und transkultureller Roboter-Lernassistent für ASS) wurde neben einer Online-Informationsplattform ein Assistenzroboter zur Förderung autistischer Kinder im Rahmen verhaltenstherapeutischer Interventionsprogramme auf der Basis am Markt verfügbarer Hardware entwickelt. Der Roboter ist mit einem KI-basierten Zustandserkennungssystem ausgestattet, das das Engagement durch Blickrichtungs- und Gesichtsmerkmalsanalysen automatisiert auswertet. Dies ermöglicht dem Roboter, Aufgaben eigenständig zu initiieren und die Aufmerksamkeit der Kinder während der Ausführung zu überwachen. Zudem interveniert der Roboter mit einer kindgerechten Ansprache, sobald z.B. Ablenkung des Kindes festgestellt wird. Methodik: Zunächst wurde eine umfassende Anforderungsanalyse zu den Bedürfnissen der möglichen Nutzer, ihrer betreuenden Therapeuten und Angehörigen durchgeführt. Im Rahmen einer Lerndatenerhebung wurden im nächsten Schritt Audio- und Videodaten von Kind-Roboter-Interaktionen gesammelt. Die so erhobenen Daten wurden annotiert und bildeten die Grundlage für das Training von Engagementdetektions-Modellen und entsprechenden Coping-Reaktionen des Roboters. Feldversuche evaluierten die Klassifikationsergebnisse der Detektionsalgorithmen und die Wirksamkeit der Roboter-Coping-Reaktionen. Basierend auf den Ergebnissen erfolgten im Anschluss Redesign- und Verfeinerungsarbeiten. Eine abschließende Online-Studie bewertete schließlich die Akzeptanz bei den Endnutzern. Ergebnisse: Für den Roboter-Lernassistenten wurde ein KI-basiertes Engagement-Erkennungs-System entwickelt, welches die Besonderheiten von Kindern im Autismus-Spektrum berücksichtigt und die Durchführung verhaltenstherapeutischer Lernprogramme ermöglicht. Im Rahmen der durchgeführten Feldevaluation des Roboters wurde sein Einsatz als hilfreich bewertet, um Lernerfolg und Motivation der Kinder zu steigern. Weiterer technischer Entwicklungsbedarf besteht hinsichtlich der Handlungs-, Reaktions- und Bewegungsmöglichkeiten des Roboters sowie der Personalisierbarkeit. Schlussfolgerungen: Grundsätzlich ist der Einsatz von Assistenzrobotern als Unterstützung im Rahmen verhaltenstherapeutischer Förderprogramme möglich; mittlerweile weisen die am Markt verfügbaren Systeme in Verbindung mit der im Projekt entwickelten Software dem Grunde nach zentrale Fähigkeiten für Zustandserkennung und eine adressatengerechte Kommunikation auf. Reaktionsrepertoire, -geschwindigkeit und -individualisierung müssen bis zur Praxistauglichkeit noch erweitert werden. KW - Autismus, Robotik, KI Y1 - 2024 SN - 978-3-9825315-1-9 SP - 106 EP - 107 ER - TY - CHAP A1 - Ozimek, P. A1 - Förster, J. T1 - Der Einfluss selbstregulatorischer States und Traits auf den Facebookkonsum: Priming von Materialismus und Sozialen Vergleichen T2 - 59. Tagung experimentell arbeitender Psychologen (TEAP), Dresden, Deutschland Y1 - 2017 U6 - http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.20997.55522 ER - TY - CHAP A1 - Löhe, Julian A1 - Menzel, Daniela T1 - Die Vielfalt der Lifelong Learners - Herausforderungen für die Weiterbildung an Hochschulen. Workshop im Rahmen der DGWF-Jahrestagung 2016. Universität Wien. KW - Lifelong Learners, Lebenslanges Lernen, Weiterbildung Y1 - 2016 UR - https://dgwf.net/files/web/ueber_uns/jahrestagungen/2016/DGWF-Jahrestagung2016_Abstractband.pdf ER - TY - CHAP A1 - Hansel, Eva-Maria A1 - Borghoff, Lisa A1 - Strassner, Carola T1 - Differences and similarities in the processing of organically and non-organically produced (semi)-hard cheese - Analysis based on expert interviews with artisanal cheese dairy staff in the Münsterland region in Germany T2 - Book of Abstracts of the Science Forum “From its roots, organic inspires science, and vice versa”. 6th ISOFAR conference at the 20th Organic World Congress 2021 in Rennes, France, September 8-10, 2021 Y1 - 2021 SP - 66 ER - TY - CHAP A1 - Bühren, Monika A1 - Horstmann, Aike C. A1 - Mühl, Lisa A1 - Köppen, Louisa A1 - Mössing, Wanja A1 - Lindhaus, Maike A1 - Storch, Dunja A1 - Krajewski, Jarek A1 - Röttgers, Hanns Rüdiger T1 - Digitale Fördermöglichkeiten für Kinder im autistischen Spektrum: Anforderungsanalyse für eine Online-Plattform und einen Roboter-Lernassistenten zur Unterstützung der autismusspezifischen Verhaltenstherapie T2 - 52. DGPs Kongress: "View on/of science" N2 - Digitale Fördermöglichkeiten für Kinder im autistischen Spektrum Anforderungsanalyse für eine Online-Plattform und einen Roboter-Lernassistenten zur Unterstützung der autismusspezifischen Verhaltenstherapie Monika Bühren (1), Aike C. Horstmann (2), Lisa Mühl (2), Louisa Köppen (2), Wanja Mössing (2), Maike Lindhaus (2), Dunja Storch (2), Jarek Krajewski (2) & Hanns Rüdiger Röttgers (1) (1) Fachhochschule Münster (2) Rheinische Fachhochschule Köln Obwohl evidenzbasierte, verhaltenstherapeutische Frühinterventionsprogramme als „Goldstandard“ in der Therapie autistischer Kinder gelten und ihnen nachweislich helfen, ihre sozio-emotionalen und funktionalen Fähigkeiten zu verbessern, stehen diese aufgrund mangelnder personeller, finanzieller und struktureller Ressourcen sowie administrativer Hindernisse in Deutschland nicht ausreichend und flächendeckend zur Verfügung. Diesem im internationalen Vergleich erheblichen Versorgungsdefizit könnte durch eine Erweiterung und Verbesserung des Angebots mit Hilfe niedrigschwelliger, technologiebasierter Unterstützungsangebote entgegengewirkt werden. Im Projekt MigrAVE werden eine Online-Plattform und ein komplementärer Roboter-Lernassistent zur digitalen Unterstützung von Interventionen bei Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) entwickelt. Um die Anforderungen und Erwartungen der zukünftigen Nutzer zu erfassen und zielgerichtet umzusetzen, wurden Tiefeninterviews mit sieben Eltern autistischer Kinder und sechs Therapeuten im Bereich der autismusspezifischen Verhaltenstherapie durchgeführt. Die Befragten nannten vielfältige Herausforderungen, wie äußerst zeitintensive Betreuung und Therapie, fehlende professionelle Unterstützung sowie zunehmend sprachliche Hürden in Beratung und Therapie welche die Relevanz technologiebasierter Ergänzungssysteme verdeutlichen. Die gewonnenen Erkenntnisse stellen die Basis für den weiteren Entwicklungsprozess und die Gestaltung der Lerntechnologien dar. Die Online Plattform sollte gesicherte, detaillierte Informationen zum Thema ASS bieten, sowie eine umfangreiche Auswahl an Therapiematerialien zur Verfügung stellen. Der Roboter sollte in der Lage sein, Lerneinheiten zu initiieren und aufrechtzuerhalten. Voraussetzung hierfür sind neben einer automatischen Zustandserkennung komplexe und individualisierbare Kommunikations- und Interaktionsfähigkeiten. Durch eine multilinguale Gestaltung der Tools würden insbesondere auch Kinder mit Migrationshintergrund profitieren. Vielversprechende Grundlagen für die erfolgreiche Implementierung der Lernmodule in autismusspezifische Förderprogramme sind die hohe technische Affinität sowohl der Befragten als auch der Kinder und die Offenheit gegenüber Technologien im therapeutischen Kontext. Sponsoren: Das Projekt MigrAVE wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung Beteiligte Projekt-Partner: FH Münster, Rheinische Fachhochschule Köln, Hochschule Bonn-Rhein-Sieg Interessenskonflikte: Es bestehen keine Interessenskonflikte Kontaktadresse: Monika Bühren, FH Münster, FB Sozialwesen/Forschungsstelle Autismus, Friesenring 32, 48147 Münster, E-Mail: buehren@fh-muenster.de Y1 - 2022 ER - TY - CHAP A1 - Brandenberg, G. A1 - Janker, C. A1 - Ozimek, P. T1 - Du bist, was du XING'st - Validierung einer Skala zur Erfassung des Nutzerverhaltens auf dem beruflichen Online-Netzwerk "XING" T2 - Tagung der DGPs Fachgruppe Methoden und Evaluation Y1 - 2017 U6 - http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.33995.28962 ER -