Name: A scalable machine learning approach to improving human decision making

Abstract:

Description: <p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:normal"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="caret-color:#000000"><span style="color:#000000"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="font-size:12pt"><span style="color:green">Mit zunehmender Technologisierung und Automatisierung werden Millionen von Arbeitspl&auml;tzen sich dramatisch ver&auml;ndern oder gar ganz wegfallen. Dieses Projekt versucht eine wissenschaftlich fundierte L&ouml;sung zu finden um die daraus resultierenden gesellschaftlichen Probleme abzumildern. Intelligente Trainingsprogramme sollen den Arbeitnehmer*innen schnell und kosteng&uuml;nstig die notwendigen F&auml;higkeiten vermitteln, um in der ver&auml;nderten Arbeitswelt der Zukunft zurechtzukommen.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p> <p><span style="font-size:11pt"><span style="line-height:normal"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="caret-color:#000000"><span style="color:#000000"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="font-size:12pt"><span style="color:green">Unser allgemeiner und vielseitig verwendbarer Ansatz baut auf Computermodellen des menschlichen Lernens und der Entscheidungsfindung auf. Er nutzt maschinelles Lernen und k&uuml;nstliche Intelligenz, um den betroffenen Arbeitnehmer*innen die Strategien beizubringen, die sie brauchen um den Selbstmanagement-Herausforderungen der sich &auml;ndernden Arbeitsbedingungen zu begegnen.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p> <p><span style="font-size:12pt; text-align:start; -webkit-text-stroke-width:0px"><span style="font-style:normal"><span style="font-variant-caps:normal"><span style="font-weight:normal"><span style="letter-spacing:normal"><span style="orphans:auto"><span style="text-transform:none"><span style="white-space:normal"><span style="widows:auto"><span style="word-spacing:0px"><span style="-webkit-text-size-adjust:auto"><span style="text-decoration:none"><span style="line-height:17.1200008392334px"><span style="font-family:Calibri, sans-serif"><span style="color:green">Wir werden diesen Ansatz testen, indem wir eine Reihe von sogenannten &bdquo;intelligenten Tutoren&ldquo; (Computerprogramme) entwickeln, welche optimale Entscheidungsstrategien f&uuml;r immer realistischere Szenarien entdecken und vermitteln. Das Potenzial dieses Ansatzes werden wir veranschaulichen, indem wir einen Tutor entwickeln, der die Zeitmanagement-F&auml;higkeiten einer bestimmten Berufsgruppe (z.B. Wissenschaftler) in einer simulierten Arbeitsumgebung trainiert. Im Idealfall kann dieser dann weitsichtige Strategien zur Planung von Projekten, zur Priorisierung von Aufgaben und zum effektiven Selbst-Management vermitteln, die im Arbeitsalltag n&uuml;tzlich sind.</span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p>

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