Studien in der Konstruktionsforschung sind aufwendig sowie zeitintensiv und dadurch häufig nur mit einer geringen Anzahl an Proband*innen. Daher können Erkenntnisse zwar häufig analytisch gezeigt, jedoch nicht statistisch abgesichert werden. Für Methodenforscher stellt dies eine große Herausforderung dar.
Um dieses Problem zu lösen, bietet die teilautomatisierte Auswertung von quantitativen Datenerhebungsmethoden, wie beispielsweise Eye-Tracking, großes Potential.

Aufgabe:

• Anwendung verschiedener Machine Learning-Ansätze zur Klassifikation auf einen bestehenden Eye-Tracking Datensatz
• Erhebung weiterer Trainingsdaten
• Lauffähige Implementierung des entwickelten Algorithmus, sodass dieser auch in künftigen Studien zur Anwendung kommen kann

Profil:

• Du studierst Maschinenbau oder Mechatronik
• Du arbeitest zielstrebig, selbstständig und eigenverantwortlich
• Du hast gute Programmierkenntnisse in Python
• Du hast Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning

Dann melde dich bei mir: christoph.zimmerer∂kit.edu