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Fraunhofer-Gesellschaft
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2024
Conference Paper
Title

In einer optimalen Balance von Fähigkeiten und Herausforderungen

Title Supplement
Mit einer impliziten EEG-basierten Methode die Tiefe individueller Flow-Erlebnisse aufdecken
Abstract
Das Erleben von Flow kann Produktivität, Kreativität und das allgemeine Wohlbefinden durch eine intensive Immersion und Konzentration auf eine Aufgabe steigern. In dieser Arbeit stellen wir eine neue Technik vor, die elektroenzephalographische (EEG) Aufzeichnungen nutzt, um implizit die Tiefe des Flow-Erlebens während einer Aufgabe zu messen. Dafür entwickelten wir ein game-basiertes neuroergonomisches Paradigma. Dieses Paradigma ermöglicht es, Flow-Erlebnisse individuell zu induzieren und ein optimales Fähigkeits-Herausforderungs-Niveau zu erreichen. Zusätzlich wurde eine implizite, auditive Oddball-Aufgabe verwendet, um die Aufmerksamkeitsressourcen der Proband*innen durch EEG zu beurteilen. Durch unseren EEG-basierten Ansatz konnten wir zeigen, dass neuronale Reaktionen als implizite Marker fungieren können, um die Tiefe des individuellen Flow-Erlebnisses aufzudecken. Unsere Ergebnisse haben Implikationen für verschiedene Bereiche, wie die Neuroarbeitswissenschaft, die Mensch-Technik-Interaktion, die menschzentrierten Gestaltung zukünftiger Arbeitsumgebungen (New Work) und die Entwicklung von Flow-adaptiven Systemen durch Gehirn-Computer-Schnittstellen.
Author(s)
Moll, Elias
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Vorreuther, Anna
Univ. Stuttgart, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement -IAT-  
Vukelic, Mathias  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Mainwork
Arbeitswissenschaft in-the-loop. Mensch-Technologie-Integration und ihre Auswirkung auf Mensch, Arbeit und Arbeitsgestaltung  
Conference
Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (GfA-Frühjahrskongress) 2024  
Language
German
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Keyword(s)
  • Neuroarbeitswissenschaft

  • Neuroergonomie

  • Flow

  • New Work

  • EEG

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