25teg17 10.3205/25teg17 urn:nbn:de:0183-25teg173 Meeting Abstract Hermann Hermann Julia J

Hochschule Ruhr West, Lützowstraße 5, 46236 Bottrop, DeutschlandHochschule Ruhr West, Bottrop, Deutschland

julia.hermann@hs-ruhrwest.de author Hey Hey Celine-Chiara CC

Hochschule Ruhr West, Bottrop, Deutschland

celine-chiara.hey@stud.hs-ruhrwest.de author Dogangün Dogangün Aysegül A Prof. Dr.

Hochschule Ruhr West, Bottrop, Deutschland

ayseguel.doganguen@hs-ruhrwest.de author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251222 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0617 17 9. Fachtagung Technik – Ethik – Gesundheit Künstliche Intelligenz: Die digitale Zukunft in der Pflege gestalten Akzeptanz von und Erfahrungen mit digitalen Möglichkeiten Nürnberg 20250520 20250521 17 TextEinleitungKünstliche Intelligenz (KI) birgt großes Potenzial für die Altenpflege, etwa durch die Automatisierung von Routineaufgaben, die Analyse von Sensordaten und die Generierung umsetzbarer Empfehlungen. Ziel ist eine höhere Effizienz, damit Pflegekräfte sich stärker auf zwischenmenschliche Aspekte konzentrieren können , , . Die Integration in bestehende Arbeitsabläufe ist jedoch herausfordernd, da Fehlinterpretationen oder Systemfehler schwerwiegende Folgen haben können. Vertrauen und Transparenz sind daher entscheidend. Erklärbare KI (XAI) adressiert diese Herausforderungen mit transparenten, nutzungsnahen Systemen – ein Aspekt, der in der XAI-Entwicklung häufig vernachlässigt wird. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen wie der Altenpflege erschweren unterschiedliche mentale Modelle, Begriffe und Erwartungen zwischen Pflegekräften und Entwickler:innen die Umsetzung , . Missverständnisse beeinträchtigen Vertrauen und Nutzbarkeit . Partizipative Methoden wie Personas, Customer Journey Mapping (CJM) und szenariobasiertes Prototyping fördern das Verständnis von Nutzendenbedürfnissen und helfen, divergierende Arbeitsabläufe zu überbrücken , , , . Ihre Anwendung auf XAI in der Pflege ist bislang kaum untersucht . Dieses Paper stellt das HCXAI-Framework vor – einen partizipativen Designansatz, der bewährte Methoden anpasst, um intelligente Benutzungsschnittstellen (IUIs) mit den Arbeitsroutinen in der Pflege zu verknüpfen. Forschungsleitend ist die Frage: Wie können partizipative Methoden eine gemeinsame Kommunikationsbasis schaffen, um die Entwicklung erklärbarer, pflegekompatibler KI-Systeme zu fördern? Die Studie basiert auf interdisziplinären Workshops und ethnografischer Feldforschung und zeigt, wie partizipative Methoden kritische Nutzendenanforderungen sichtbar machen und vertrauenswürdige, adaptive KI-Lösungen unterstützen.Verwandte ArbeitenErklärbare KI (XAI) macht komplexe Modelle interpretierbar und umsetzbar – besonders wichtig in sicherheitskritischen Bereichen mit nicht-technischen Nutzenden , . Während frühe XAI-Forschung algorithmische Transparenz fokussierte, betonen aktuelle Ansätze kontextsensitive Erklärungen, die auf Nutzungsabläufe und bereichsspezifische Entscheidungsprozesse abgestimmt sind , , . Anpassungsfähige, kontrastive Erklärungen fördern Vertrauen, indem sie zeigen, wie Systeme entscheiden, nicht nur warum , . Lokale Erklärungen beleuchten Einzelentscheidungen, globale Erklärungen liefern Muster – beide sind in der Altenpflege essenziell , . Partizipative Methoden aus der Mensch-Computer-Interaktion (HCI) beziehen Nutzende wirksam ins technische Design ein, besonders im interdisziplinären Kontext. Co-Design-Workshops fördern gemeinsames Verständnis und sorgen für robuste, verständliche Systeme. Mucha et al. zeigen, wie Interface-Skizzen interdisziplinäre Lücken schließen und klinisch nutzbare Erkenntnisse generieren. Die Gestaltung effektiver Erklärungsschnittstellen bleibt jedoch herausfordernd. Shneiderman betont, dass Mensch-Maschine-Interaktion nicht menschliche Kommunikation imitieren sollte, sondern deren Besonderheiten nutzt. Prägnante, relevante Erklärungen sind insbesondere in sicherheitskritischen Kontexten bevorzugt . Moderne KI, insbesondere maschinelles Lernen, erfordert Post-hoc-Techniken wie Merkmalszuordnung oder beispielbasierte Erklärungen (, , Martens 2014). Diese liefern wertvolle Einblicke, adressieren jedoch oft nicht die Bedürfnisse nicht-technischer Nutzender. Szenariobasierte Ansätze wie bei Ehsan et al. richten technische Funktionalitäten an den Arbeitsabläufen der Nutzenden aus und fördern deren Verständnis. Trotz Fortschritten bleibt die Anwendung partizipativer Methoden in der Pflege untererforscht. Werkzeuge wie CJM strukturieren interdisziplinäre Diskussionen und decken prozessuale Engpässe auf (, Wang 2019). Hemmer et al. zeigen, wie Delegationsstrategien zwischen KI und Menschen Vertrauen und Leistung verbessern und gemeinsame Entscheidungen unterstützen. Partizipative Methoden entsprechen den Prinzipien des User-Centered Design (UCD) gemäß ISO 9241-210:2019. UCD umfasst iterative Phasen zur Kontextanalyse, Anforderungsspezifikation, Lösungsgestaltung und Evaluation. Erweiterte Ansätze wie DoReMi oder fragengetriebene Designs binden Nutzende stärker ein, bleiben aber oft auf Feedback beschränkt. Das HCXAI-Framework schließt diese Lücke durch kontinuierliche Zusammenarbeit und geteiltes Verständnis im gesamten Designprozess. Die Methoden sind nicht nur für die Altenpflege relevant, sondern auch auf andere sicherheitskritische Bereiche wie das Gesundheitswesen, den Katastrophenschutz oder die Industrie übertragbar.MethodenUnser partizipativer Forschungsansatz zielte darauf ab, ein auf die Bedürfnisse von Pflegekräften zugeschnittenes XAI-Framework zu entwickeln, das Kommunikations- und Designlücken zwischen Pflege und Technik überbrückt. Der Schwerpunkt lag auf kontextsensitiven Erklärungen, benutzendenzentriertem Design und interdisziplinärer Zusammenarbeit. Aufbauend auf früheren Arbeiten zu partizipativen Methoden in der XAI , umfasste der Prozess mehrere Workshops und eine ethnografische Feldstudie (siehe Tabelle 1 ). Angepasste Tools wie Personas, Customer Journey Mapping (CJM) und comicbasierte Szenarien unterstützten die Entwicklung gemeinsamer Verständnisse und prototypischer Lösungen. Techniken wie das Skizzieren von Prototypen halfen, abstrakte Konzepte zu visualisieren und disziplinäre Barrieren zu überwinden.Die Forschung begann mit einem Anforderungsworkshop und einer kontextbezogenen Analyse, deren Erkenntnisse in die Gestaltung und Adaption der Methoden einflossen. Drei Workshops wurden – teils digital, teils analog – mit insgesamt 14 Teilnehmenden (Pflegekräfte und technische Fachpersonen) durchgeführt. Die Sitzungen dauerten jeweils 2–4 Stunden und wurden von erfahrenen Forschenden moderiert. Aufeinander aufbauende Workshopzyklen ermöglichten es, Tools iterativ zu verfeinern, terminologische Lücken zu schließen und Prototypen gemeinsam zu entwickeln.Erhoben wurden Workshop-Protokolle, Beobachtungsnotizen, visuelle Artefakte und Teilnehmendenfeedback. Eine qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring kombinierte deduktive Kategorien (z. B. Benutzendenfreundlichkeit, Transparenz) mit induktiven Themen, die im Verlauf der Analyse entstanden. Die Triangulation mehrerer Datenquellen sowie der Abgleich von Transkripten, Artefakten und Notizen erhöhten Validität und Tiefe der Ergebnisse. Iterative Feedbackrunden mit den Teilnehmenden sicherten deren Rückhalt und stellten Passung zu ihren Erwartungen sicher.Ergebnisse und DiskussionDie eingesetzten partizipativen Methoden förderten gegenseitiges Verständnis und führten zu umsetzbaren Ergebnissen. Der Anforderungsworkshop identifizierte zentrale Kommunikationsbarrieren, etwa unterschiedliche Denkmodelle und Fachsprachen, und verdeutlichte die Bedeutung partizipativer Ansätze zur Bewältigung interdisziplinärer Herausforderungen. Die kontextbezogene Analyse ergänzte dies durch praxisnahe Einblicke in Pflegeprozesse, etwa Schichtplanung und Dokumentation, und zeigte potenzielle Einsatzbereiche für KI. Zwar förderte sie nicht direkt die Zusammenarbeit, lieferte aber wichtige Grundlagen für die weiteren Workshops.Persona- und CJM-Workshops waren entscheidend für die Perspektivangleichung. Durch strukturierte Dialoge und visuelle Aufbereitung konnten Engpässe wie der verzögerte Zugriff auf Patientendaten sichtbar gemacht werden. Komplexe Pflegeabläufe erschwerten teilweise den Fortschritt, insbesondere bei rollenspezifischen Wissensunterschieden. Vorlagen und gezielte Moderation – wie von Hemmer et al. empfohlen – könnten hier künftig unterstützen. Personas stärkten die Zusammenarbeit, indem sie Pflegeberufe greifbar machten, das Engagement erhöhten und technische Diskussionen kontextualisierten – im Einklang mit den Erkenntnissen von Weitz et al. .Der Prototyping-Workshop bestätigte die Nützlichkeit des Frameworks zur Entwicklung praxisnaher Designartefakte. Papierprototypen verknüpften Pflegeabläufe mit kontextsensitiven KI-Erklärungen. Comic-basierte Szenarien halfen, abstrakte Konzepte zu veranschaulichen; gemeinsames Skizzieren überführte technische Ideen in nutzernahe Prototypen. Dabei zeigte sich: Zu detaillierte Entwürfe können nicht-technische Teilnehmende überfordern . Die Ergebnisse unterstreichen – in Übereinstimmung mit früheren Co-Design-Studien in sicherheitskritischen Kontexten – die Relevanz visueller Hilfsmittel und strukturierter Dialoge .Kontextsensitive Erklärungen, zugeschnitten auf konkrete Szenarien, erwiesen sich als zentral für Vertrauen und Benutzendenfreundlichkeit. Die Differenzierung lokaler (situativer) und globaler (schulungsbezogener) Erklärungen folgt den Empfehlungen von Miller . Feedbackschleifen zur Verfeinerung von KI-Empfehlungen förderten Vertrauen und Anpassbarkeit . Terminologielücken blieben eine Herausforderung. Visuelle Tools wie Personas und CJMs milderten Missverständnisse, könnten aber durch Glossare oder strukturierte Leitfäden ergänzt werden . Insgesamt zeigte das HCXAI-Framework hohe Anpassungsfähigkeit und Effektivität in interdisziplinären Settings. Analoge Workshops überwanden Kommunikationsbarrieren besser als digitale Formate, die durch technische Einschränkungen limitiert waren. Künftige Anwendungen sollten flexibel und iterativ ausgestaltet werden, um unterschiedlichen Teilnehmendenbedürfnissen gerecht zu werden.Fazit und AusblickDiese Studie stellte das HCXAI-Framework vor, das zeigt, wie partizipative Methoden eine gemeinsame Kommunikationsbasis schaffen und das gegenseitige Verständnis zwischen Pflegekräften und technischen Fachpersonen fördern können. Durch angepasste Ansätze wie Customer Journey Mapping, Personas, szenariobasiertes Design und Papierprototyping wurden technische Lösungen gezielt mit Pflegearbeitsabläufen verzahnt und interdisziplinäre Lücken geschlossen. Die Ergebnisse verdeutlichen die Relevanz einer geteilten Kommunikationsgrundlage im partizipativen Designprozess. Frühe Phasen wie Anforderungsworkshops und kontextbezogene Analysen verankerten die Methodenauswahl in realen Praxisanforderungen. Werkzeuge wie Personas und kollaboratives Skizzieren übersetzten technische Konzepte in greifbare Pflegeszenarien, stärkten das Vertrauen und förderten aktives Engagement. Erklärbarkeit muss dabei über algorithmische Transparenz hinausgehen und kontextsensitive, handlungsrelevante Einsichten liefern, die sich nahtlos in bestehende Abläufe integrieren lassen.Zukünftige Forschung sollte die langfristige Wirksamkeit des Frameworks in realen Pflegeumgebungen evaluieren – etwa im Hinblick auf Effizienz, Vertrauen und Akzeptanz. Die Beteiligung weiterer Stakeholder, darunter Angehörige, Verwaltungsangestellte und Bewohner:innen, könnte ein umfassenderes Bild des Pflegeökosystems ermöglichen. Eine Verfeinerung von Methoden wie dem CJM, um Verständlichkeit und technische Tiefe besser auszubalancieren, kann die Wirkung partizipativer Ansätze weiter steigern.Die Übertragung des Frameworks auf andere sicherheitskritische Bereiche wie Gesundheitsdiagnostik oder Katastrophenschutz bietet Chancen zur Validierung seiner Anpassungsfähigkeit. Die Ableitung praxisnaher Gestaltungsrichtlinien aus dieser und künftigen Studien kann Forschende und Praktiker:innen bei der Entwicklung kontextsensitiver, benutzungsfreundlicher und interdisziplinär anschlussfähiger XAI-Systeme unterstützen. Das HCXAI-Framework bietet somit eine robuste Grundlage für vertrauenswürdige, adaptive KI-Systeme, die technische Leistungsfähigkeit und menschliche Bedürfnisse erfolgreich integrieren. Hughes R Edmond C Wells L EXplainable AI (XAI): An introduction to the XAI landscape with practical examples 2020 SA ’20: SIGGRAPH Asia 2020; 2020 Dec 4-13 Hughes R, Edmond C, Wells L, et al. EXplainable AI (XAI): An introduction to the XAI landscape with practical examples. In: SA ’20: SIGGRAPH Asia 2020; 2020 Dec 4-13. ACM; 2020. DOI: 10.1145/3415263.3419166 https://doi.org/10.1145/3415263.3419166 Guidotti R Monreale A Ruggieri S Turini F Giannotti F Pedreschi D A survey of methods for explaining black box models 2018 ACM computing surveys (CSUR) 1-42 Guidotti R, Monreale A, Ruggieri S, Turini F, Giannotti F, Pedreschi D. A survey of methods for explaining black box models. ACM computing surveys (CSUR). 2018;51(5):1-42. Wolf CT Explainability scenarios: Towards scenario-based XAI design 2019 IUI ’19: 24th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2019 Mar 16-20; Marina del Ray, CA, USA 252-7 Wolf CT. Explainability scenarios: Towards scenario-based XAI design. In: IUI ’19: 24th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2019 Mar 16-20; Marina del Ray, CA, USA. ACM; 2019. p. 252-7. DOI: 10.1145/3301275.3302317 https://doi.org/10.1145/3301275.3302317 Rouse WB Morris NM On looking into the black box: Prospects and limits in the search for mental models 1986 Psychological Bulletin 349-63 Rouse WB, Morris NM. On looking into the black box: Prospects and limits in the search for mental models. Psychological Bulletin. 1986;100(3):349-63. Holzinger A Langs G Denk H Zatloukal K Müller H Causability and explainability of artificial intelligence in medicine 2019 Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery e1312 Holzinger A, Langs G, Denk H, Zatloukal K, Müller H. Causability and explainability of artificial intelligence in medicine. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2019;9(4):e1312. Mucha H Robert S Breitschwerdt R Fellmann M Usability of clinical decision support systems 2023 Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 92-101 Mucha H, Robert S, Breitschwerdt R, Fellmann M. Usability of clinical decision support systems. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft. 2023;77:92-101. Weitz K Schlagowski R André E Männiste M George C Explaining It Your Way - Findings from a Co-Creative Design Workshop on Designing XAI Applications with AI End-Users from the Public Sector 2024 CHI ’24: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2024 May 11-16; Honolulu, HI, USA Weitz K, Schlagowski R, André E, Männiste M, George C. Explaining It Your Way - Findings from a Co-Creative Design Workshop on Designing XAI Applications with AI End-Users from the Public Sector. In: CHI ’24: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2024 May 11-16; Honolulu, HI, USA. ACM; 2024. DOI: 10.1145/3613904.3642563 https://doi.org/10.1145/3613904.3642563 Delgado F Stakeholder Participation in AI: Beyond “Add Diverse Stakeholders and Stir” NeurIPS 2021. Thirty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems; 2021 Dec 6-14. Delgado F, et al. Stakeholder Participation in AI: Beyond “Add Diverse Stakeholders and Stir”. In: NeurIPS 2021. Thirty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems; 2021 Dec 6-14. Stickdorn M Schneider J 2011 This is Service Design Thinking: Basics, Tools, Cases Stickdorn M, Schneider J. This is Service Design Thinking: Basics, Tools, Cases. Wiley; 2011. Mucha H Robert S Mevissen D Jacobi R Meyer K Heusler W Co-Design Futures for AI and Space: A Workbook Sprint CHI EA ’20: Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA Mucha H, Robert S, Mevissen D, Jacobi R, Meyer K, Heusler W, et al. Co-Design Futures for AI and Space: A Workbook Sprint. In: CHI EA ’20: Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA. ACM; 2020. DOI: 10.1145/3334480.3375203 https://doi.org/10.1145/3334480.3375203 Wolf C Explainability scenarios: towards scenario-based XAI design 2019 CHI ’19: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2019 May 4-9; Glasgow, Scotland, UK 252-7 Wolf C. Explainability scenarios: towards scenario-based XAI design. In: CHI ’19: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2019 May 4-9; Glasgow, Scotland, UK. ACM; 2019. p. 252-7. DOI: 10.1145/3301275.330231 https://doi.org/10.1145/3301275.330231 Vilone G Longo L Explainable Artificial Intelligence: A Systematic Review [Preprint] 2020 arXiv Vilone G, Longo L. Explainable Artificial Intelligence: A Systematic Review [Preprint]. arXiv. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2006.00093 https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.00093 Miller T Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences 2019 Artificial Intelligence 1-38 Miller T. Explanation in Artificial Intelligence: Insights from the Social Sciences. Artificial Intelligence. 2019;267:1-38. DOI: 10.1016/j.artint.2018.07.007 https://doi.org/10.1016/j.artint.2018.07.007 Brennen A What do people really want when they say they want explainable AI? 2020 CHI EA ’20: Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA Brennen A. What do people really want when they say they want explainable AI? In: CHI EA ’20: Extended Abstracts of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA. ACM; 2020. DOI: 10.1145/3334480.3383047 https://doi.org/10.1145/3334480.3383047 Schmidt A Interactive Human-Centered Artificial Intelligence: A Definition and Research Challenges 2020 AVI '20: Proceedings of the 2020 International Conference on Advanced Visual Interfaces; 2020 Sep 28 - Oct 2; Salerno, Italy Schmidt A. Interactive Human-Centered Artificial Intelligence: A Definition and Research Challenges. In: AVI '20: Proceedings of the 2020 International Conference on Advanced Visual Interfaces; 2020 Sep 28 - Oct 2; Salerno, Italy. ACM; 2020. DOI: 10.1145/3399715.3400873 https://doi.org/10.1145/3399715.3400873 Wintersberger P Nicklas H Martlbauer T Explainable Automation: Personalized and Adaptive UIs to Foster Trust and Understanding of Driving Automation Systems 2020 AutomotiveUI ’20: 12th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; 2020 Sep 21-22 252-61 Wintersberger P, Nicklas H, Martlbauer T, et al. Explainable Automation: Personalized and Adaptive UIs to Foster Trust and Understanding of Driving Automation Systems. In: AutomotiveUI ’20: 12th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications; 2020 Sep 21-22. ACM; 2020. p. 252-61. DOI: 10.1145/3409120.341065 https://doi.org/10.1145/3409120.341065 Kasirzadeh A Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable Artificial Intelligence 2021 FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency; 2021 Mar 3-10 14 Kasirzadeh A. Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable Artificial Intelligence. In: FAccT '21: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency; 2021 Mar 3-10. ACM; 2021. p. 14. DOI: 10.1145/3442188.344586 https://doi.org/10.1145/3442188.344586 Gilpin LH Bau D Yuan BZ Bajwa A Specter M Kagal L Explaining explanations: An overview of interpretability of machine learning 2028 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics; 2018 Oct 1-3; Turin, Italy 80-9 Gilpin LH, Bau D, Yuan BZ, Bajwa A, Specter M, Kagal L. Explaining explanations: An overview of interpretability of machine learning. In: 2018 IEEE 5th International Conference on Data Science and Advanced Analytics; 2018 Oct 1-3; Turin, Italy. IEEE; 2028. p. 80-9. DOI: 10.1109/DSAA.2018.00018 https://doi.org/10.1109/DSAA.2018.00018 Shneiderman B Bridging the Gap Between Ethics and Practice: Guidelines for Reliable, Safe, and Trustworthy Human-Centered AI 2020 ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems 26 Shneiderman B. Bridging the Gap Between Ethics and Practice: Guidelines for Reliable, Safe, and Trustworthy Human-Centered AI. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems. 2020;10(4):26. DOI: 10.1145/3419764 https://doi.org/10.1145/3419764 Ehsan U Harrison B Chan M Riedl MO Automated rationale generation: A technique for explainable AI and its effects on human perceptions 2019 IUI ’19: Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2019 Mar 17-20; Marina del Ray, CA, USA 263-74 Ehsan U, Harrison B, Chan M, Riedl MO. Automated rationale generation: A technique for explainable AI and its effects on human perceptions. In: IUI ’19: Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2019 Mar 17-20; Marina del Ray, CA, USA. ACM; 2019. p. 263-74. DOI: 10.1145/3301275.330231 https://doi.org/10.1145/3301275.330231 Schoonderwoerd A de Bruijn O Klievink B DoReMi-Practice: A Framework for Human-Centered Design in XAI 2021 AI & Society 483-98 Schoonderwoerd A, de Bruijn O, Klievink B. DoReMi-Practice: A Framework for Human-Centered Design in XAI. AI & Society. 2021;36:483-98. Liao QV Gruen D Miller T Questioning the AI: Informing Design Practices for Explainable AI User Experiences 2020 CHI ’20: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA 1-15 Liao QV, Gruen D, Miller T. Questioning the AI: Informing Design Practices for Explainable AI User Experiences. In: CHI ’20: CHI Conference on Human Factors in Computing Systems; 2020 Apr 25-30; Honolulu, HI, USA. ACM; 2020. p. 1-15. DOI: 10.1145/3313831.3376590 https://doi.org/10.1145/3313831.3376590 Mayring P 2015 Qualitative Inhaltsanalyse: Grundlagen und Techniken Mayring P. Qualitative Inhaltsanalyse: Grundlagen und Techniken. Weinheim, Basel: Beltz Verlagsgruppe; 2015. Hemmer P Westphal M Schemmer M Human-AI Collaboration: The Effect of AI Delegation on Human Task Performance and Task Satisfaction 2023 IUI ’23: 28th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2023 Mar 27-31; Sydney, NSW, Australia 453-63 Hemmer P, Westphal M, Schemmer M, et al. Human-AI Collaboration: The Effect of AI Delegation on Human Task Performance and Task Satisfaction. In: IUI ’23: 28th International Conference on Intelligent User Interfaces; 2023 Mar 27-31; Sydney, NSW, Australia. ACM; 2023. p. 453-63. DOI: 10.1145/3581641.3584052 https://doi.org/10.1145/3581641.3584052 Ribera M Lapedriza A 2019 Can we do better explanations? A proposal of user-centered explainable AI Ribera M, Lapedriza A. Can we do better explanations? A proposal of user-centered explainable AI. 2019. 11

Tabelle 1: Überblick über Workshops, Methoden und Ergebnisse

1 0 0 0