Improving User Involvement Through Live Collaborative Creation

Creating an artifact - such as writing a book, developing software, or performing a piece of music - is often limited to those with domain-specific experience or training. As a consequence, effectively involving non-expert end users in such creative processes is challenging. This work explores how computational systems can facilitate collaboration, communication, and participation in the context of involving users in the process of creating artifacts while mitigating the challenges inherent to such processes. In particular, the interactive systems presented in this work support live collaborative creation, in which artifact users collaboratively participate in the artifact creation process with creators in real time. In the systems that I have created, I explored liveness, the extent to which the process of creating artifacts and the state of the artifacts are immediately and continuously perceptible, for applications such as programming, writing, music performance, and UI design. Liveness helps preserve natural expressivity, supports real-time communication, and facilitates participation in the creative process. Live collaboration is beneficial for users and creators alike: making the process of creation visible encourages users to engage in the process and better understand the final artifact. Additionally, creators can receive immediate feedback in a continuous, closed loop with users. Through these interactive systems, non-expert participants help create such artifacts as GUI prototypes, software, and musical performances. This dissertation explores three topics: (1) the challenges inherent to collaborative creation in live settings, and computational tools that address them; (2) methods for reducing the barriers of entry to live collaboration; and (3) approaches to preserving liveness in the creative process, affording creators more expressivity in making artifacts and affording users access to information traditionally only available in real-time processes. In this work, I showed that enabling collaborative, expressive, and live interactions in computational systems allow the broader population to take part in various creative practices.PHDComputer Science & EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/145810/1/snaglee_1.pd

Embedding mobile learning into everyday life settings

The increasing ubiquity of smartphones has changed the way we interact with information and acquire new knowledge. The prevalence of personal mobile devices in our everyday lives creates new opportunities for learning that exceed the narrow boundaries of a school’s classroom and provide the foundations for lifelong learning. Learning can now happen whenever and wherever we are; whether on the sofa at home, on the bus during our commute, or on a break at work. However, the flexibility offered by mobile learning also creates its challenges. Being able to learn anytime and anywhere does not necessarily result in learning uptake. Without the school environment’s controlled schedule and teacher guidance, the learners must actively initiate learning activities, keep up repetition schedules, and cope with learning in interruption-prone everyday environments. Both interruptions and infrequent repetition can harm the learning process and long-term memory retention. We argue that current mobile learning applications insufficiently support users in coping with these challenges. In this thesis, we explore how we can utilize the ubiquity of mobile devices to ensure frequent engagement with the content, focusing primarily on language learning and supporting users in dealing with learning breaks and interruptions. Following a user-centered design approach, we first analyzed mobile learning behavior in everyday settings. Based on our findings, we proposed concepts and designs, developed research prototypes, and evaluated them in laboratory and field evaluations with a specific focus on user experience. To better understand users’ learning behavior with mobile devices, we first characterized their interaction with mobile learning apps through a detailed survey and a diary study. Both methods confirmed the enormous diversity in usage situations and preferences. We observed that learning often happens unplanned, infrequently, among the company of friends or family, or while simultaneously performing secondary tasks such as watching TV or eating. The studies further uncovered a significant prevalence of interruptions in everyday settings that affected users’ learning behavior, often leading to suspension and termination of the learning activities. We derived design implications to support learning in diverse situations, particularly aimed at mitigating the adverse effects of multitasking and interruptions. The proposed strategies should help designers and developers create mobile learning applications that adapt to the opportunities and challenges of learning in everyday mobile settings. We explored four main challenges, emphasizing that (1) we need to consider that Learning in Everyday Settings is Diverse and Interruption-prone, (2) learning performance is affected by Irregular and Infrequent Practice Behavior, (3) we need to move From Static to Personalized Learning, and (4) that Interruptions and Long Learning Breaks can Negatively Affect Performance. To tackle these challenges, we propose to embed learning into everyday smartphone interactions, which could foster frequent engagement with – and implicitly personalize – learning content (according to users’ interests and skills). Further, we investigate how memory cues could be applied to support task resumption after interruptions in mobile learning. To confirm that our idea of embedding learning into everyday interactions can increase exposure, we developed an application integrating learning tasks into the smartphone authentication process. Since unlocking the smartphone is a frequently performed action without any other purpose, our subjects appreciated the idea of utilizing this process to perform quick and simple learning interactions. Evidence from a comparative user study showed that embedding learning tasks into the unlocking mechanism led to significantly more interactions with the learning content without impairing the learning quality. We further explored a method for embedding language comprehension assessment into users’ digital reading and listening activities. By applying physiological measurements as implicit input, we reliably detected unknown words during laboratory evaluations. Identifying such knowledge gaps could be used for the provision of in-situ support and to inform the generation of personalized language learning content tailored to users’ interests and proficiency levels. To investigate memory cueing as a concept to support task resumption after interruptions, we complemented a theoretical literature analysis of existing applications with two research probes implementing and evaluating promising design concepts. We showed that displaying memory cues when the user resumes the learning activity after an interruption improves their subjective user experience. A subsequent study presented an outlook on the generalizability of memory cues beyond the narrow use case of language learning. We observed that the helpfulness of memory cues for reflecting on prior learning is highly dependent on the design of the cues, particularly the granularity of the presented information. We consider interactive cues for specific memory reactivation (e.g., through multiple-choice questions) a promising scaffolding concept for connecting individual micro-learning sessions when learning in everyday settings. The tools and applications described in this thesis are a starting point for designing applications that support learning in everyday settings. We broaden the understanding of learning behavior and highlight the impact of interruptions in our busy everyday lives. While this thesis focuses mainly on language learning, the concepts and methods have the potential to be generalized to other domains, such as STEM learning. We reflect on the limitations of the presented concepts and outline future research perspectives that utilize the ubiquity of mobile devices to design mobile learning interactions for everyday settings.Die Allgegenwärtigkeit von Smartphones verändert die Art und Weise wie wir mit Informationen umgehen und Wissen erwerben. Die weite Verbreitung von mobilen Endgeräten in unserem täglichen Leben führt zu neuen Möglichkeiten des Lernens, welche über die engen Grenzen eines Klassenraumes hinausreichen und das Fundament für lebenslanges Lernen schaffen. Lernen kann nun zu jeder Zeit und an jedem Ort stattfinden: auf dem Sofa Zuhause, im Bus während des Pendelns oder in der Pause auf der Arbeit. Die Flexibilität des mobilen Lernens geht jedoch zeitgleich mit Herausforderungen einher. Ohne den kontrollierten Ablaufplan und die Unterstützung der Lehrpersonen im schulischen Umfeld sind die Lernenden selbst dafür verantwortlich, aktiv Lernsitzungen zu initiieren, Wiederholungszyklen einzuhalten und Lektionen in unterbrechungsanfälligen Alltagssituationen zu meistern. Sowohl Unterbrechungen als auch unregelmäßige Wiederholung von Inhalten können den Lernprozess behindern und der Langzeitspeicherung der Informationen schaden. Wir behaupten, dass aktuelle mobile Lernanwendungen die Nutzer*innen nur unzureichend in diesen Herausforderungen unterstützen. In dieser Arbeit erforschen wir, wie wir uns die Allgegenwärtigkeit mobiler Endgeräte zunutze machen können, um zu erreichen, dass Nutzer*innen regelmäßig mit den Lerninhalten interagieren. Wir fokussieren uns darauf, sie im Umgang mit Unterbrechungen und Lernpausen zu unterstützen. In einem nutzerzentrierten Designprozess analysieren wir zunächst das Lernverhalten auf mobilen Endgeräten in alltäglichen Situationen. Basierend auf den Erkenntnissen schlagen wir Konzepte und Designs vor, entwickeln Forschungsprototypen und werten diese in Labor- und Feldstudien mit Fokus auf User Experience (wörtl. “Nutzererfahrung”) aus. Um das Lernverhalten von Nutzer*innen mit mobilen Endgeräten besser zu verstehen, versuchen wir zuerst die Interaktionen mit mobilen Lernanwendungen durch eine detaillierte Umfrage und eine Tagebuchstudie zu charakterisieren. Beide Methoden bestätigen eine enorme Vielfalt von Nutzungssituationen und -präferenzen. Wir beobachten, dass Lernen oft ungeplant, unregelmäßig, im Beisein von Freunden oder Familie, oder während der Ausübung anderer Tätigkeiten, beispielsweise Fernsehen oder Essen, stattfindet. Die Studien decken zudem Unterbrechungen in Alltagssituationen auf, welche das Lernverhalten der Nutzer*innen beeinflussen und oft zum Aussetzen oder Beenden der Lernaktivität führen. Wir leiten Implikationen ab, um Lernen in vielfältigen Situationen zu unterstützen und besonders die negativen Einflüsse von Multitasking und Unterbrechungen abzuschwächen. Die vorgeschlagenen Strategien sollen Designer*innen und Entwickler*innen helfen, mobile Lernanwendungen zu erstellen, welche sich den Möglichkeiten und Herausforderungen von Lernen in Alltagssituationen anpassen. Wir haben vier zentrale Herausforderungen identifiziert: (1) Lernen in Alltagssituationen ist divers und anfällig für Unterbrechungen; (2) Die Lerneffizienz wird durch unregelmäßiges Wiederholungsverhalten beeinflusst; (3) Wir müssen von statischem zu personalisiertem Lernen übergehen; (4) Unterbrechungen und lange Lernpausen können dem Lernen schaden. Um diese Herausforderungen anzugehen, schlagen wir vor, Lernen in alltägliche Smartphoneinteraktionen einzubetten. Dies führt zu einer vermehrten Beschäftigung mit Lerninhalten und könnte zu einer impliziten Personalisierung von diesen anhand der Interessen und Fähigkeiten der Nutzer*innen beitragen. Zudem untersuchen wir, wie Memory Cues (wörtl. “Gedächtnishinweise”) genutzt werden können, um das Fortsetzen von Aufgaben nach Unterbrechungen im mobilen Lernen zu erleichtern. Um zu zeigen, dass unsere Idee des Einbettens von Lernaufgaben in alltägliche Interaktionen wirklich die Beschäftigung mit diesen erhöht, haben wir eine Anwendung entwickelt, welche Lernaufgaben in den Entsperrprozess von Smartphones integriert. Da die Authentifizierung auf dem Mobilgerät eine häufig durchgeführte Aktion ist, welche keinen weiteren Mehrwert bietet, begrüßten unsere Studienteilnehmenden die Idee, den Prozess für die Durchführung kurzer und einfacher Lerninteraktionen zu nutzen. Ergebnisse aus einer vergleichenden Nutzerstudie haben gezeigt, dass die Einbettung von Aufgaben in den Entsperrprozess zu signifikant mehr Interaktionen mit den Lerninhalten führt, ohne dass die Lernqualität beeinträchtigt wird. Wir haben außerdem eine Methode untersucht, welche die Messung von Sprachverständnis in die digitalen Lese- und Höraktivitäten der Nutzer*innen einbettet. Mittels physiologischer Messungen als implizite Eingabe können wir in Laborstudien zuverlässig unbekannte Wörter erkennen. Die Aufdeckung solcher Wissenslücken kann genutzt werden, um in-situ Untestützung bereitzustellen und um personalisierte Lerninhalte zu generieren, welche auf die Interessen und das Wissensniveau der Nutzer*innen zugeschnitten sind. Um Memory Cues als Konzept für die Unterstützung der Aufgabenfortsetzung nach Unterbrechungen zu untersuchen, haben wir eine theoretische Literaturanalyse von bestehenden Anwendungen um zwei Forschungsarbeiten erweitert, welche vielversprechende Designkonzepte umsetzen und evaluieren. Wir haben gezeigt, dass die Präsentation von Memory Cues die subjektive User Experience verbessert, wenn der Nutzer die Lernaktivität nach einer Unterbrechung fortsetzt. Eine Folgestudie stellt einen Ausblick auf die Generalisierbarkeit von Memory Cues dar, welcher über den Tellerrand des Anwendungsfalls Sprachenlernen hinausschaut. Wir haben beobachtet, dass der Nutzen von Memory Cues für das Reflektieren über gelernte Inhalte stark von dem Design der Cues abhängt, insbesondere von der Granularität der präsentierten Informationen. Wir schätzen interaktive Cues zur spezifischen Gedächtnisaktivierung (z.B. durch Mehrfachauswahlfragen) als einen vielversprechenden Unterstützungsansatz ein, welcher individuelle Mikrolerneinheiten im Alltag verknüpfen könnte. Die Werkzeuge und Anwendungen, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind ein Startpunkt für das Design von Anwendungen, welche das Lernen in Alltagssituationen unterstützen. Wir erweitern das Verständnis, welches wir von Lernverhalten im geschäftigen Alltagsleben haben und heben den Einfluss von Unterbrechungen in diesem hervor. Während sich diese Arbeit hauptsächlich auf das Lernen von Sprachen fokussiert, haben die vorgestellten Konzepte und Methoden das Potential auf andere Bereiche übertragen zu werden, beispielsweise das Lernen von MINT Themen. Wir reflektieren über die Grenzen der präsentierten Konzepte und skizzieren Perspektiven für zukünftige Forschungsarbeiten, welche sich die Allgegenwärtigkeit von mobilen Endgeräten zur Gestaltung von Lernanwendungen für den Alltag zunutze machen

Systems for Managing Work-Related Transitions

Peoples' work lives have become ever-populated with transitions across tasks, devices, and environments. Despite their ubiquitous nature, managing transitions across these three domains has remained a significant challenge. Current systems and interfaces for managing transitions have explored approaches that allow users to track work-related information or automatically capture or infer context, but do little to support user autonomy at its fullest. In this dissertation, we present three studies that support the goal of designing and understanding systems for managing work-related transitions. Our inquiry is motivated by the notion that people lack the ability to continue or discontinue their work at the level they wish to do so. We scope our research to information work settings, and we use our three studies to generate novel insights about how empowering peoples' ability to engage with their work can mitigate the challenges of managing work-related transitions. We first introduce and study Mercury, a system that mitigates programmers' challenges in transitioning across devices and environments by enabling their ability to continue work on-the-go. Mercury orchestrates programmers' work practices by providing them with a series of auto-generated microtasks on their mobile device based on the current state of their source code. Tasks in Mercury are designed so that they can be completed quickly without the need for additional context, making them suitable to address during brief moments of downtime. When users complete microtasks on-the-go, Mercury calculates file changes and integrates them into the user's codebase to support task resumption. We then introduce SwitchBot, a conversational system that mitigates the challenges in discontinuing work during the transition between home and the workplace. SwitchBot's design philosophy is centered on assisting information workers in detaching from and reattaching with their work through brief conversations before the start and end of the workday. By design, SwitchBot's detachment and reattachment dialogues inquire about users' task-related goals or user's emotion-related goals. We evaluated SwitchBot with an emphasis on understanding how the system and its two dialogues uniquely affected information workers' ability to detach from and later reattach with their work. Following our study of Mercury and SwitchBot, we present findings from an interview study with crowdworkers aimed at understanding the work-related transitions they experience in their work practice from the perspective of tools. We characterize the tooling observed in crowdworkers' work practices and identified three types of "fragmentation" that are motivated by tooling in the practice. Our study highlights several distinctions between traditional and contemporary information work settings and lays a foundation for future systems that aid next-generation information workers in managing work-related transitions. We conclude by outlining this dissertation's contributions and future research directions

Automotive user interfaces for the support of non-driving-related activities

Driving a car has changed a lot since the first car was invented. Today, drivers do not only maneuver the car to their destination but also perform a multitude of additional activities in the car. This includes for instance activities related to assistive functions that are meant to increase driving safety and reduce the driver’s workload. However, since drivers spend a considerable amount of time in the car, they often want to perform non-driving-related activities as well. In particular, these activities are related to entertainment, communication, and productivity. The driver’s need for such activities has vastly increased, particularly due to the success of smart phones and other mobile devices. As long as the driver is in charge of performing the actual driving task, such activities can distract the driver and may result in severe accidents. Due to these special requirements of the driving environment, the driver ideally performs such activities by using appropriately designed in-vehicle systems. The challenge for such systems is to enable flexible and easily usable non-driving-related activities while maintaining and increasing driving safety at the same time. The main contribution of this thesis is a set of guidelines and exemplary concepts for automotive user interfaces that offer safe, diverse, and easy-to-use means to perform non-driving-related activities besides the regular driving tasks. Using empirical methods that are commonly used in human-computer interaction, we investigate various aspects of automotive user interfaces with the goal to support the design and development of future interfaces that facilitate non-driving-related activities. The first aspect is related to using physiological data in order to infer information about the driver’s workload. As a second aspect, we propose a multimodal interaction style to facilitate the interaction with multiple activities in the car. In addition, we introduce two concepts for the support of commonly used and demanded non-driving-related activities: For communication with the outside world, we investigate the driver’s needs with regard to sharing ride details with remote persons in order to increase driving safety. Finally, we present a concept of time-adjusted activities (e.g., entertainment and productivity) which enable the driver to make use of times where only little attention is required. Starting with manual, non-automated driving, we also consider the rise of automated driving modes.When cars were invented, they allowed the driver and potential passengers to get to a distant location. The only activities the driver was able and supposed to perform were related to maneuvering the vehicle, i.e., accelerate, decelerate, and steer the car. Today drivers perform many activities that go beyond these driving tasks. This includes for example activities related to driving assistance, location-based information and navigation, entertainment, communication, and productivity. To perform these activities, drivers use functions that are provided by in-vehicle information systems in the car. Many of these functions are meant to increase driving safety or to make the ride more enjoyable. The latter is important since people spend a considerable amount of time in their cars and want to perform similar activities like those to which they are accustomed to from using mobile devices. However, as long as the driver is responsible for driving, these activities can be distracting and pose driver, passengers, and the environment at risk. One goal for the development of automotive user interfaces is therefore to enable an easy and appropriate operation of in-vehicle systems such that driving tasks and non-driving-related activities can be performed easily and safely. The main contribution of this thesis is a set of guidelines and exemplary concepts for automotive user interfaces that offer safe, diverse, and easy-to-use means to perform also non-driving-related activities while driving. Using empirical methods that are commonly used in human-computer interaction, we approach various aspects of automotive user interfaces in order to support the design and development of future interfaces that also enable non-driving-related activities. Starting with manual, non-automated driving, we also consider the transition towards automated driving modes. As a first part, we look at the prerequisites that enable non-driving-related activities in the car. We propose guidelines for the design and development of automotive user interfaces that also support non-driving-related activities. This includes for instance rules on how to adapt or interrupt activities when the level of automation changes. To enable activities in the car, we propose a novel interaction concept that facilitates multimodal interaction in the car by combining speech interaction and touch gestures. Moreover, we reveal aspects on how to infer information about the driver's state (especially mental workload) by using physiological data. We conducted a real-world driving study to extract a data set with physiological and context data. This can help to better understand the driver state, to adapt interfaces to the driver and driving situations, and to adapt the route selection process. Second, we propose two concepts for supporting non-driving-related activities that are frequently used and demanded in the car. For telecommunication, we propose a concept to increase driving safety when communicating with the outside world. This concept enables the driver to share different types of information with remote parties. Thereby, the driver can choose between different levels of details ranging from abstract information such as ``Alice is driving right now'' up to sharing a video of the driving scene. We investigated the drivers' needs on the go and derived guidelines for the design of communication-related functions in the car through an online survey and in-depth interviews. As a second aspect, we present an approach to offer time-adjusted entertainment and productivity tasks to the driver. The idea is to allow time-adjusted tasks during periods where the demand for the driver's attention is low, for instance at traffic lights or during a highly automated ride. Findings from a web survey and a case study demonstrate the feasibility of this approach. With the findings of this thesis we envision to provide a basis for future research and development in the domain of automotive user interfaces and non-driving-related activities in the transition from manual driving to highly and fully automated driving.Als das Auto erfunden wurde, ermöglichte es den Insassen hauptsächlich, entfernte Orte zu erreichen. Die einzigen Tätigkeiten, die Fahrerinnen und Fahrer während der Fahrt erledigen konnten und sollten, bezogen sich auf die Steuerung des Fahrzeugs. Heute erledigen die Fahrerinnen und Fahrer diverse Tätigkeiten, die über die ursprünglichen Aufgaben hinausgehen und sich nicht unbedingt auf die eigentliche Fahraufgabe beziehen. Dies umfasst unter anderem die Bereiche Fahrerassistenz, standortbezogene Informationen und Navigation, Unterhaltung, Kommunikation und Produktivität. Informationssysteme im Fahrzeug stellen den Fahrerinnen und Fahrern Funktionen bereit, um diese Aufgaben auch während der Fahrt zu erledigen. Viele dieser Funktionen verbessern die Fahrsicherheit oder dienen dazu, die Fahrt angenehm zu gestalten. Letzteres wird immer wichtiger, da man inzwischen eine beträchtliche Zeit im Auto verbringt und dabei nicht mehr auf die Aktivitäten und Funktionen verzichten möchte, die man beispielsweise durch die Benutzung von Smartphone und Tablet gewöhnt ist. Solange der Fahrer selbst fahren muss, können solche Aktivitäten von der Fahrtätigkeit ablenken und eine Gefährdung für die Insassen oder die Umgebung darstellen. Ein Ziel bei der Entwicklung automobiler Benutzungsschnittstellen ist daher eine einfache, adäquate Bedienung solcher Systeme, damit Fahraufgabe und Nebentätigkeiten gut und vor allem sicher durchgeführt werden können. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit umfasst einen Leitfaden und beispielhafte Konzepte für automobile Benutzungsschnittstellen, die eine sichere, abwechslungsreiche und einfache Durchführung von Tätigkeiten jenseits der eigentlichen Fahraufgabe ermöglichen. Basierend auf empirischen Methoden der Mensch-Computer-Interaktion stellen wir verschiedene Lösungen vor, die die Entwicklung und Gestaltung solcher Benutzungsschnittstellen unterstützen. Ausgehend von der heute üblichen nicht automatisierten Fahrt betrachten wir dabei auch Aspekte des automatisierten Fahrens. Zunächst betrachten wir die notwendigen Voraussetzungen, um Tätigkeiten jenseits der Fahraufgabe zu ermöglichen. Wir stellen dazu einen Leitfaden vor, der die Gestaltung und Entwicklung von automobilen Benutzungsschnittstellen unterstützt, die das Durchführen von Nebenaufgaben erlauben. Dies umfasst zum Beispiel Hinweise, wie Aktivitäten angepasst oder unterbrochen werden können, wenn sich der Automatisierungsgrad während der Fahrt ändert. Um Aktivitäten im Auto zu unterstützen, stellen wir ein neuartiges Interaktionskonzept vor, das eine multimodale Interaktion im Fahrzeug mit Sprachbefehlen und Touch-Gesten ermöglicht. Für automatisierte Fahrzeugsysteme und zur Anpassung der Interaktionsmöglichkeiten an die Fahrsituation stellt der Fahrerzustand (insbesondere die mentale Belastung) eine wichtige Information dar. Durch eine Fahrstudie im realen Straßenverkehr haben wir einen Datensatz generiert, der physiologische Daten und Kontextinformationen umfasst und damit Rückschlüsse auf den Fahrerzustand ermöglicht. Mit diesen Informationen über Fahrerinnen und Fahrer wird es möglich, den Fahrerzustand besser zu verstehen, Benutzungsschnittstellen an die aktuelle Fahrsituation anzupassen und die Routenwahl anzupassen. Außerdem stellen wir zwei konkrete Konzepte zur Unterstützung von Nebentätigkeiten vor, die schon heute regelmäßig bei der Fahrt getätigt oder verlangt werden. Im Bereich der Telekommunikation stellen wir dazu ein Konzept vor, das die Fahrsicherheit beim Kommunizieren mit Personen außerhalb des Autos erhöht. Das Konzept erlaubt es dem Fahrer, unterschiedliche Arten von Kontextinformationen mit Kommunikationspartnern zu teilen. Dies reicht von der abstrakten Information, dass man derzeit im Auto unterwegs ist bis hin zum Teilen eines Live-Videos der aktuellen Fahrsituation. Diesbezüglich haben wir über eine Web-Umfrage und detaillierte Interviews die Bedürfnisse der Nutzer(innen) erhoben und ausgewertet. Zudem stellen wir ein prototypisches Konzept sowie Richtlinien vor, wie künftige Kommunikationsaufgaben im Fahrzeug gestaltet werden sollen. Als ein zweites Konzept betrachten wir zeitbeschränkte Aufgaben zur Unterhaltung und Produktivität im Fahrzeug. Die Idee ist hier, zeitlich begrenzte Aufgaben in Zeiten niedriger Belastung zuzulassen, wie zum Beispiel beim Warten an einer Ampel oder während einer hochautomatisierten (Teil-) Fahrt. Ergebnisse aus einer Web-Umfrage und einer Fallstudie zeigen die Machbarkeit dieses Ansatzes auf. Mit den Ergebnissen dieser Arbeit soll eine Basis für künftige Forschung und Entwicklung gelegt werden, um im Bereich automobiler Benutzungsschnittstellen insbesondere nicht-fahr-bezogene Aufgaben im Übergang zwischen manuellem Fahren und einer hochautomatisierten Autofahrt zu unterstützen

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