The Augmented Learner : The pivotal role of multimedia enhanced learning within a foresight-based learning model designed to accelerate the delivery of higher levels of learner creativity

The central theme for this dissertation lies at the intersection of multisensory technology enhanced learning, the field of foresight and transformative pedagogy and their role in helping to develop greater learner creativity. These skills will be key to meeting the needs of the projected growing role of the creative class within the emerging global workforce structure and the projected growth in R&D and the advancement of human-machine resource management. Over the past two decades, we have traversed from the Industrial Age through the Information Age into what we now call postnormal times, manifested partly in Industry 4.0. It is widely considered that the present education system in countries with developed economies is not optimised for delivering the much-needed creative skills, which are prominent amongst the critical 21st C skills required by the creative class, (also known as creatives), which will be increasingly dominant in terms of near future employability. Consequently, there will be a potential shortfall of creatives unless this issue is rapidly addressed. To ensure that the creative skills I aimed to enhance were relevant and aligned with emerging demands of the changing landscape, I deconstructed the critical dimensions, context, and concept of creativity in postnormal times as well as undertaking in-depth research on the potential future workscape and the future of education and learning, applying a comprehensive foresight approach to the latter using a 2030-2040 horizon. Based upon the outcomes of these studies I designed an experimental integrative learning system that I have applied, researched, and evolved over the past 4 years with over 150 students at PhD and master’s level. The system is aimed at generating higher levels of creative engagement and development through a focus on increased immersion and creativity-inducing approaches. The system, which I call the Living Learning System, is based upon eight integrated elements, supported by course development pillars aimed at optimizing learner future skill competencies and levels of creativity for which I apply severalevaluation techniques and metrics. Accordingly, as the central hypothesis of this dissertation, I argue that by integrating the critical elements of the Living Learning System, such as emerging multisensory technology enhanced learning coupled with optimised transformative and experiential learning approaches, framed within the field of foresight, with its futures focus and decentralised thinking approaches, students increase their ability to be creative. This increased ability is based on the student attaining a richer level of personal ambience through deeper immersion generated through higher incidence of self-direction, constructivism-based blended pedagogy, futures literacy, and a balance of decentralised and systems-based thinking, as well as cognitive and social platforms aimed at optimizing learner creative achievement. This dissertation demonstrates how the application of the combined elements of the Living Learning System, with its futures focus and its ensuing transdisciplinary curricula and courses, can provide a clear path towards significantly increased learner creativity. The findings of the quantitative, questionnaire-based research set out in detail in Chapter 9, together with the performance and creativity evaluation models applied against the selected case studies of student projects substantiate the validity of the hypothesis that the application of the Living Learning System with its futures focus leads to increased creativity in line with the needs of the postnormal era.publishedVersio

Semantic discovery and reuse of business process patterns

Patterns currently play an important role in modern information systems (IS) development and their use has mainly been restricted to the design and implementation phases of the development lifecycle. Given the increasing significance of business modelling in IS development, patterns have the potential of providing a viable solution for promoting reusability of recurrent generalized models in the very early stages of development. As a statement of research-in-progress this paper focuses on business process patterns and proposes an initial methodological framework for the discovery and reuse of business process patterns within the IS development lifecycle. The framework borrows ideas from the domain engineering literature and proposes the use of semantics to drive both the discovery of patterns as well as their reuse

An interdisciplinary concept for human-centered explainable artificial intelligence - Investigating the impact of explainable AI on end-users

Since the 1950s, Artificial Intelligence (AI) applications have captivated people. However, this fascination has always been accompanied by disillusionment about the limitations of this technology. Today, machine learning methods such as Deep Neural Networks (DNN) are successfully used in various tasks. However, these methods also have limitations: Their complexity makes their decisions no longer comprehensible to humans - they are black-boxes. The research branch of Explainable AI (XAI) has addressed this problem by investigating how to make AI decisions comprehensible. This desire is not new. In the 1970s, developers of intrinsic explainable AI approaches, so-called white-boxes (e.g., rule-based systems), were dealing with AI explanations. Nowadays, with the increased use of AI systems in all areas of life, the design of comprehensible systems has become increasingly important. Developing such systems is part of Human-Centred AI (HCAI) research, which integrates human needs and abilities in the design of AI interfaces. For this, an understanding is needed of how humans perceive XAI and how AI explanations influence the interaction between humans and AI. One of the open questions concerns the investigation of XAI for end-users, i.e., people who have no expertise in AI but interact with such systems or are impacted by the system's decisions. This dissertation investigates the impact of different levels of interactive XAI of white- and black-box AI systems on end-users perceptions. Based on an interdisciplinary concept presented in this work, it is examined how the content, type, and interface of explanations of DNN (black box) and rule-based systems (white box) are perceived by end-users. How XAI influences end-users mental models, trust, self-efficacy, cognitive workload, and emotional state regarding the AI system is the centre of the investigation. At the beginning of the dissertation, general concepts regarding AI, explanations, and psychological constructs of mental models, trust, self-efficacy, cognitive load, and emotions are introduced. Subsequently, related work regarding the design and investigation of XAI for users is presented. This serves as a basis for the concept of a Human-Centered Explainable AI (HC-XAI) presented in this dissertation, which combines an XAI design approach with user evaluations. The author pursues an interdisciplinary approach that integrates knowledge from the research areas of (X)AI, Human-Computer Interaction, and Psychology. Based on this interdisciplinary concept, a five-step approach is derived and applied to illustrative surveys and experiments in the empirical part of this dissertation. To illustrate the first two steps, a persona approach for HC-XAI is presented, and based on that, a template for designing personas is provided. To illustrate the usage of the template, three surveys are presented that ask end-users about their attitudes and expectations towards AI and XAI. The personas generated from the survey data indicate that end-users often lack knowledge of XAI and that their perception of it depends on demographic and personality-related characteristics. Steps three to five deal with the design of XAI for concrete applications. For this, different levels of interactive XAI are presented and investigated in experiments with end-users. For this purpose, two rule-based systems (i.e., white-box) and four systems based on DNN (i.e., black-box) are used. These are applied for three purposes: Cooperation & collaboration, education, and medical decision support. Six user studies were conducted for this purpose, which differed in the interactivity of the XAI system used. The results show that end-users trust and mental models of AI depend strongly on the context of use and the design of the explanation itself. For example, explanations that a virtual agent mediates are shown to promote trust. The content and type of explanations are also perceived differently by users. The studies also show that end-users in different application contexts of XAI feel the desire for interactive explanations. The dissertation concludes with a summary of the scientific contribution, points out limitations of the presented work, and gives an outlook on possible future research topics to integrate explanations into everyday AI systems and thus enable the comprehensible handling of AI for all people.Seit den 1950er Jahren haben Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) die Menschen in ihren Bann gezogen. Diese Faszination wurde jedoch stets von Ernüchterung über die Grenzen dieser Technologie begleitet. Heute werden Methoden des maschinellen Lernens wie Deep Neural Networks (DNN) erfolgreich für verschiedene Aufgaben eingesetzt. Doch auch diese Methoden haben ihre Grenzen: Durch ihre Komplexität sind ihre Entscheidungen für den Menschen nicht mehr nachvollziehbar - sie sind Black-Boxes. Der Forschungszweig der Erklärbaren KI (engl. XAI) hat sich diesem Problem angenommen und untersucht, wie man KI-Entscheidungen nachvollziehbar machen kann. Dieser Wunsch ist nicht neu. In den 1970er Jahren beschäftigten sich die Entwickler von intrinsisch erklärbaren KI-Ansätzen, so genannten White-Boxes (z. B. regelbasierte Systeme), mit KI-Erklärungen. Heutzutage, mit dem zunehmenden Einsatz von KI-Systemen in allen Lebensbereichen, wird die Gestaltung nachvollziehbarer Systeme immer wichtiger. Die Entwicklung solcher Systeme ist Teil der Menschzentrierten KI (engl. HCAI) Forschung, die menschliche Bedürfnisse und Fähigkeiten in die Gestaltung von KI-Schnittstellen integriert. Dafür ist ein Verständnis darüber erforderlich, wie Menschen XAI wahrnehmen und wie KI-Erklärungen die Interaktion zwischen Mensch und KI beeinflussen. Eine der offenen Fragen betrifft die Untersuchung von XAI für Endnutzer, d.h. Menschen, die keine Expertise in KI haben, aber mit solchen Systemen interagieren oder von deren Entscheidungen betroffen sind. In dieser Dissertation wird untersucht, wie sich verschiedene Stufen interaktiver XAI von White- und Black-Box-KI-Systemen auf die Wahrnehmung der Endnutzer auswirken. Basierend auf einem interdisziplinären Konzept, das in dieser Arbeit vorgestellt wird, wird untersucht, wie der Inhalt, die Art und die Schnittstelle von Erklärungen von DNN (Black-Box) und regelbasierten Systemen (White-Box) von Endnutzern wahrgenommen werden. Wie XAI die mentalen Modelle, das Vertrauen, die Selbstwirksamkeit, die kognitive Belastung und den emotionalen Zustand der Endnutzer in Bezug auf das KI-System beeinflusst, steht im Mittelpunkt der Untersuchung. Zu Beginn der Arbeit werden allgemeine Konzepte zu KI, Erklärungen und psychologische Konstrukte von mentalen Modellen, Vertrauen, Selbstwirksamkeit, kognitiver Belastung und Emotionen vorgestellt. Anschließend werden verwandte Arbeiten bezüglich dem Design und der Untersuchung von XAI für Nutzer präsentiert. Diese dienen als Grundlage für das in dieser Dissertation vorgestellte Konzept einer Menschzentrierten Erklärbaren KI (engl. HC-XAI), das einen XAI-Designansatz mit Nutzerevaluationen kombiniert. Die Autorin verfolgt einen interdisziplinären Ansatz, der Wissen aus den Forschungsbereichen (X)AI, Mensch-Computer-Interaktion und Psychologie integriert. Auf der Grundlage dieses interdisziplinären Konzepts wird ein fünfstufiger Ansatz abgeleitet und im empirischen Teil dieser Arbeit auf exemplarische Umfragen und Experimente und angewendet. Zur Veranschaulichung der ersten beiden Schritte wird ein Persona-Ansatz für HC-XAI vorgestellt und darauf aufbauend eine Vorlage für den Entwurf von Personas bereitgestellt. Um die Verwendung der Vorlage zu veranschaulichen, werden drei Umfragen präsentiert, in denen Endnutzer zu ihren Einstellungen und Erwartungen gegenüber KI und XAI befragt werden. Die aus den Umfragedaten generierten Personas zeigen, dass es den Endnutzern oft an Wissen über XAI mangelt und dass ihre Wahrnehmung dessen von demografischen und persönlichkeitsbezogenen Merkmalen abhängt. Die Schritte drei bis fünf befassen sich mit der Gestaltung von XAI für konkrete Anwendungen. Hierzu werden verschiedene Stufen interaktiver XAI vorgestellt und in Experimenten mit Endanwendern untersucht. Zu diesem Zweck werden zwei regelbasierte Systeme (White-Box) und vier auf DNN basierende Systeme (Black-Box) verwendet. Diese werden für drei Zwecke eingesetzt: Kooperation & Kollaboration, Bildung und medizinische Entscheidungsunterstützung. Hierzu wurden sechs Nutzerstudien durchgeführt, die sich in der Interaktivität des verwendeten XAI-Systems unterschieden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Vertrauen und die mentalen Modelle der Endnutzer in KI stark vom Nutzungskontext und der Gestaltung der Erklärung selbst abhängen. Es hat sich beispielsweise gezeigt, dass Erklärungen, die von einem virtuellen Agenten vermittelt werden, das Vertrauen fördern. Auch der Inhalt und die Art der Erklärungen werden von den Nutzern unterschiedlich wahrgenommen. Die Studien zeigen zudem, dass Endnutzer in unterschiedlichen Anwendungskontexten von XAI den Wunsch nach interaktiven Erklärungen verspüren. Die Dissertation schließt mit einer Zusammenfassung des wissenschaftlichen Beitrags, weist auf Grenzen der vorgestellten Arbeit hin und gibt einen Ausblick auf mögliche zukünftige Forschungsthemen, um Erklärungen in alltägliche KI-Systeme zu integrieren und damit den verständlichen Umgang mit KI für alle Menschen zu ermöglichen