SALIENT
Search as Learning - Investigating, Enhancing, and Predicting Learning during Multimodal (Web) Search (SALIENT)
Etablierte Ansätze zur Web Suche und Informationsbeschaffung adressieren speziell die Relevanz von Suchergebnissen für einen bestimmten Informationsbedarf, während der Wissensstand und Lernbedarf eines Benutzers in der Regel unberücksichtigt bleibt. Jüngste Forschungen im Bereich der „Search as Learning“ konzentrieren sich daher auf die Beobachtung und Erkennung von Lernbedürfnissen von Nutzern, z.B. mithilfe von maschinellem Lernen, aber adressieren meist sehr spezifische Lernszenarien oder Features. Die Untersuchung von diversen und höherdimensionalen Feature Kategorien, die Berücksichtigung multimedialer Features und insbesondere die Generalisierbarkeit von Modellen früherer Arbeiten zur Unterstützung verschiedener Lernbedürfnisse mithilfe von adaptiven Ranking und Empfehlungsmethoden wurden noch nicht hinreichend untersucht.
Das interdisziplinäre Projekt SALIENT bringt Expertise aus verschiedenen Bereichen der Informatik und der Psychologie zusammen und zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem es Methoden erforscht, um die Lern- und Suchverhalten von Nutzenden mithilfe von Methoden aus künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, Information Retrieval und Kognitiver Psychologie zu verbessern.