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Projekt
Intentionales Vergessen und Änderungen in Arbeitsprozessen: Ein prozesskonditional-orientierter Ansatz im Verwaltungs- und IT Kontext
Antragstellerinnen / Antragsteller
Professor Dr. Christoph Beierle; Professorin Dr. Gabriele Kern-Isberner; Professor Dr. Marco Ragni
Fachliche Zuordnung
Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
Förderung
Förderung von 2019 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 427257555
Das Gesamtziel dieses Projektes ist die Konzipierung, Entwicklung und Implementierung eines formal- und psychologisch-fundierten Modells FADE_p zur Darstellung und Verbesserung von Arbeitsprozessen in Organisationen. Dies wird erreicht, indem entsprechende Arbeitsabläufe im Hinblick auf Effektivität, Belastung und Robustheit, sowie deren kognitive Passung zu Arbeitsabläufen analysiert, verbessert und an neue Gegebenheiten angepasst werden können. Als Leitgedanke steht dabei die Idee im Vordergrund, wesentliche Operationen von Arbeitsabläufen herauszuarbeiten und durch Konditionale und die in diesem Projekt neu entwickelten Prozesskonditionale zu beschreiben und belastende Faktoren empirisch zu identifizieren und dann in der kognitiv-informatischen Kombination zu reduzieren.Insbesondere zielt FADE_p dabei auf eine Abstraktion der aufwändigen Behandlung von Sonderfällen und Ausnahmen ab, solange diese nicht relevant sind. Dies verbessert die Übersichtlichkeit des Ablaufs und erleichtert seine Änderung, die oft an Schlüsselstellen ansetzen muss. Zu diesem Zweck werden Methoden und Techniken des intentional forgetting, die in der ersten Phase im Rahmen des FADE-Systems entwickelt wurden, an die Besonderheiten der Behandlung von Prozessen angepasst und zu FADE_p weiterentwickelt. Dies erfordert sowohl formal-logisch als auch kognitionspsychologisch signifikante Erweiterungen: Die Verwendung von Logik wird dabei helfen, die Effektivität und Konsistenz des Arbeitsablaufs auch nach einer Änderung sicherzustellen sowie Implikationen von Änderungen zu berechnen. Hintergrundwissen kann Redundanzen, aber auch Lücken und Fehler im Ablauf aufdecken, und die Wissensverarbeitung wird sogenannte Default-Logiken verwenden, um Unsicherheiten, Sonderfälle und Ausnahmen behandeln zu können und damit die Robustheit des Arbeitsablaufs zu verbessern. Belastende Faktoren in Arbeitsprozessen, die durch arbeitsanalytische Methoden identifiziert werden, werden explizit in die Modellierung aufgenommen. Belastungsfaktoren sind damit Teil des Wissens, das durch Änderungs- und Vergessensoperationen manipuliert werden kann, sodass formal die zielgerichtete Reduktion von Belastung möglich ist. Der Einbezug von Belastungsfaktoren in Arbeitsprozessen ermöglicht einen ersten Schritt in die Richtung, die formale Verbesserung von Arbeitsabläufen unter Einbezug kognitionspsychologischer Aspekte zu erreichen. Zusammenfassend soll eine Balance zwischen kognitivem Änderungsaufwand und Veränderung basierend auf einer möglicher Belastungsreduktion erreicht werden. Die Erkenntnisse aus dieser Optimierung können andererseits wieder die Ausgestaltung der formalen Änderungs- und Vergessensoperationen beeinflussen. Die zu entwickelnden Methoden werden wir anhand konkreter Arbeitsabläufe im Rahmen einer Kooperation mit dem IT und Medienzentrum der TU Dortmund validieren und evaluieren.
DFG-Verfahren
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