392246 Projekt: Human-Centered Evaluation of XAI-Assisted Decision Making (Pj) (SoSe 2025)

Inhalt, Kommentar

AI is increasingly being used in various domains such as healthcare, finance, and recruitment to augment complex decision-making processes. Research in AI-assisted decision-making aims to improve practitioners' decision-making capabilities by including additional information from data-driven AI approaches. Many of these tools incorporate explainable AI to help improve user understanding of model decisions. However, the effectiveness of different XAI approaches for this goal is not well understood.
The goal of this project is to create an online interface designed to evaluate various XAI approaches within the context of AI-assisted decision making. The tool will function as an interactive AI-based decision support system, that allows for the configuration of varying XAI methods based on specific data modalities and research questions. Additionally, to validate the efficacy of the tool in comparing different XAI methodologies, a small user study will be conducted as part of the project.
The project has multiple components where students can contribute and gain firsthand knowledge. In addition to web development, students should have some knowledge of machine learning, explainable AI, and preferably basic knowledge of human-centered approaches.
This project is suitable for 3 students due to its complexity but can be scaled down for 1 or 2 students as needed.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
nach Vereinbarung n.V.   07.04.-18.07.2025 nach Vereinbarung in CITEC 2.015

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-M-Inf-P_ver1 Projekt Projekt unbenotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Studieren ab 50    

Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein E-Learningangebot vorhanden
registrierte Anzahl: 3
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2025_392246@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_519901690@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
3 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 1
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Montag, 13. Januar 2025 
Letzte Änderung Zeiten:
Montag, 13. Januar 2025 
Letzte Änderung Räume:
Montag, 13. Januar 2025 
Art(en) / SWS
Projekt (Pj) / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
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Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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519901690