In der vorliegenden Arbeit wird versucht die Frage zu klären, inwiefern sich Bewegungsdaten der Pupille dazu verwenden lassen, Computerprozesse (insbesondere im Bereich computerun-terstützten Lernens) automatisch zu steuern. Ziel eines solchen computergestützten Systems ist es, die vom Computer vorgegebene Anforderung mittels Pupillenanalyse dynamisch an die Leistungsfähigkeit des Nutzers anzupassen (Optimierung von Lernprozessen). Die Arbeit basiert auf den theoretischen Erkenntnissen zum computerbasierten Lernen und auf den psy-chologischen Modellen der mentalen Beanspruchung. Im empirischen Teil wurde untersucht, ob die Pupillenbewegung als zuverlässiger Indikator für mentale Beanspruchung in Lernsitua-tionen am Computer angesehen werden kann. Dabei ließ sich experimentell zeigen, dass die individuelle mentale Beanspruchung hoch mit der Pupillenweite korreliert. Die mentale Bean- spruchung einer Person lässt sich folglich anhand der Variable Pupillenweite objektivieren. Des Weiteren konnte die lichtbedingte Pupillenbewegung von der mentalbedingten isoliert werden. Dadurch ist es möglich, den spezifisch kognitiven Anteil der Pupillenveränderung präzise zu bestimmen. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen über das Pupillenver-halten von Computernutzern wurde ein Verfahren zur Datenaufbereitung und zur Bereinigung von Lichteinflüssen auf die Pupille entwickelt. Im Ergebnisteil wird auf die Verwendbarkeit der Indikatorfunktion der Pupillenbewegung und somit auf die Realisierbarkeit einer bio-analogen Mensch-Computer-Schnittstelle zur Steuerung von automatisierten Lernprozessen geschlossen. Abschließend wird ein Programm zur Echtzeit-Pupillenanalyse vorgestellt.
This study attempts to clarify the question to what extent the movement data of the pupil can be used to automatically control computer processes. It is the objective of a computer-aided learning system to dynamically adapt the task set by the computer to the performance capabil-ity of the user (optimization of learning processes). This study is based on the theoretical find-ings on computer-based learning and the psychological models of the mental workload. The empirical part examined whether pupillary movement can be seen as a reliable indicator for the mental workload in learning situations at the computer. It was shown experimentally that the individual mental workload highly correlates with pupil size. Moreover, light-stimulated pupillary movement could be isolated from the mental-stimulated one. This makes it possible to accurately determine the specific cognitive content of pupil change. Building on the ob-tained findings on the pupillary behavior in computer users, a method was developed for data processing and correction of the influences of light on the pupil. In the result part, the appli-cability of the indicator function of the pupillary movement and thus the feasibility of a bio-analogous human-computer interface for the control of automated learning processes is in-ferred. In conclusion, a program for real-time pupil analysis is presented.
