Motivation
Die Bewegungen der Augen verraten viel über die (oft unbewussten) Prozesse, die im Gehirn ablaufen. Die im Bereich der Kognitiven Psychologie angesiedelte Blickbewegungsforschung hat in den vergangenen Jahrzehnten umfangreiche Erkenntnisse über die Zusammenhänge von neurokognitiven Prozessen und Blickbewegungen gewonnen. So weiß man z.B., dass Sprachverarbeitungsprozesse die Blickbewegungen beim Lesen beeinflussen oder dass sich Konzentration und Müdigkeit auf die Bewegungen der Augen auswirken. In der kognitionspsychologischen Grundlagenforschung werden Blickbewegungen als abhängige Variable verwendet, um die kognitive Architektur des Menschen zu erklären. Im Gegensatz dazu sollen in diesem Projekt durch ein Team von Nachwuchsforschenden aus den Bereichen KI und Kognitionswissenschaften Algorithmen des Maschinellen Lernens entwickelt werden, die aus Eyetracking-Daten Rückschlüsse auf kognitive Eigenschaften oder Zustände eines Individuums ableiten. Dazu muss der für die Blickbewegung verantwortliche Stimulus in die Modellierung einbezogen und Erkenntnisse aus der kognitionspsychologischen und (computer-)linguistischen Forschung in die Modellierung integriert werden. Diese Information kann in verschiedensten KI-Anwendungen genutzt werden, z.B. bei der Früherkennung für Leserechtschreibstörungen.
Ziele und Vorgehen
Etwa 10% der Kinder eines Jahrgangs entwickeln eine Leserechtschreibstörung (Legasthenie) oder zeigen eine spezifische Sprachentwicklungsstörung. Für die optimale sprachliche Förderung der betroffenen Kinder ist eine frühzeitige Diagnose erstrebenswert. Gängige diagnostische Verfahren enthalten überwiegend explizite sprachliche Aufgaben, so dass sie für jüngere Kinder ungeeignet sind. Als implizites Verfahren kann Eyetracking bereits bei sehr jungen Kindern angewendet werden und hat auch bei älteren Kindern den Vorteil, dass die Ergebnisse weniger stark von sekundären Faktoren wie Motivation oder Nervosität beeinflusst werden. Als weitere Anwendungsgebiete werden das E-Learning, die Überwachung des geistigen Zustands eines Kraftfahrzeugfahrers sowie die Anwendung von Blickbewegung in der Biometrie betrachtet.
Innovationen und Perspektiven
Außerdem ist es für viele Anwendungen wichtig, zu verstehen, warum ein Algorithmus eine bestimmte Vorhersage macht. Oft ist es darüber hinaus ethisch geboten, eine algorithmisch getroffene Entscheidung der betroffenen Person gegenüber explizit zu begründen. z.B. ist es bei den in diesem Projekt zu entwickelnden sprachbezogenen diagnostischen Screenings für die Eltern und für den weiterbehandelnden Sprach- oder Lerntherapeuten wichtig zu wissen, wie eine bestimmte Diagnose entstanden ist. Der Fokus des Projekts soll daher auf der Entwicklung neuronaler Architekturen mit interpretierbaren Elementen liegen.