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Der Beitrag diskutiert gegenwärtige Forschung an der Schnittstelle von feministischer Technikforschung und Science & Technology Studies (STS) mit einem Fokus auf aktuelle Entwicklungen im Bereich der „Wissenschaften vom Künstlichen“, wie z. B. der Robotik oder der Künstlichen Intelligenz. In diesen Feldern gewinnen Konzeptionen von Mensch- Maschine-Verbindungen und ihre soziomateriellen Grundlagen neue Brisanz; Grenzen zwischen Natur und Künstlichkeit werden neu verhandelt. Der Text diskutiert feministische Auseinandersetzungen mit Mensch-Maschine- Beziehungen, ihren materiellen und metaphorischen Grundlagen, aber auch in den Technowissenschaften dominante Vorannahmen und Politiken der Differenz. Er stellt die Frage, wie verantwortungsbewusste Wissensproduktion möglich ist sowie ein kritischer Austausch zwischen feministischen STS und gegenwärtigen Projekten der Technowissenschaften.

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Mensch-Maschine Schnittstellen in medizinischen Assistenzsystemen erfordern oftmals eine Anpassung ihrer Parameter an den Nutzer. Allerdings existiert kein einheitliches Vorgehen hinsichtlich der Art, Weise und Häufigkeit der Anpassungen. Einfache Systeme werden händisch kalibriert, komplizierte multimodale Steuerungen passen sich mitunter im laufenden Betrieb an ihre Träger an. Über die Auswirkungen veränderter Parameter auf das menschliche Bedienverhalten ist nur wenig bekannt. Deshalb wurde eine Studie durchgeführt, die drei Arten der Parameteranpassung vergleicht und die Performanz von 20 Probanden spielerisch erfasst und bewertet. Es zeigt sich, dass eine Anpassung notwendig für die intuitive Bedienbarkeit ist, dass das menschliche Lernverhalten aber großen Einfluss auf die Performanz hat und zu häufige Parameteranpassungen nicht förderlich sind. Man-machine-interfaces in medical assistance systems often require an adaptation of its parameters to the user. However, there is no consistent approach regarding the way and the frequency of the adaptation. Simple systems are calibrated by hand, more complex systems use online-adaption algorithms. Only little is known about the impact of changing parameters on the human ability to operate the system reliably. Here, we present a study comparing three ways of parameter adaptation by measuring the performance of 20 human subjects by means of gamification. We provide evidence, that an adaptation is necessary for intuitive operability and that the human ability to adapt to the system has a great impact on the performance. Therefore, parameter adaptations must be too extensive. [ABSTRACT FROM AUTHOR]