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KI provoziert Bewerber im Training

Am DFKI ist eine 3D-Trainingsumgebung für Bewerbungsgespräche entwickelt worden. Der darin eingesetzte virtuelle Avatar nimmt auch über Gestik und Mimik vermittelte Emotionen wahr und kann den Bewerber selbst mit Provokationen aus der Reserve locken.

Der Schulungs-Avatar entwickelt Empathie

(Bild: DFKI)

Am DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) ist eine interaktive 3D-Umgebung für das Training von Bewerbungsgesprächen entwickelt und erforscht worden, die die Emotionen des Bewerbers erkennen kann. Das EmpaT-Projekt soll es ermöglichen, die sozialen und emotionalen Fähigkeiten des Testers im interaktiven Dialog mit dem virtuellen Avatar auszuprobieren, einzuschätzen und zu verbessern. Die Projekt-Ergebnisse des DFKI sind nun auf einem abschließenden Vernetzungstreffen in Bonn präsentiert worden.

EmpaT steht für Empathische Trainingsbegleiter für den Bewerbungsprozess und soll interaktive Dialoge mit virtuellen Avataren ermöglichen. Dabei werden nicht nur soziale Signale in Echtzeit interpretiert, in diesem Fall sowohl die Sprache als auch die Mimik, Gestik und Körperhaltung. Darüber hinaus passt der Trainingsavatar sein Verhalten an die individuelle Gefühlslage des Bewerbers an. Beispielsweise kann der Avatar einen Bewerber nach einem ersten einleitenden Wortwechsel auch gezielt provozieren ("Das haben heute alle anderen auch schon gesagt; da haben Sie jetzt nicht gerade herausgestochen!") und damit testen, wie der Bewerber mit Kritik umgeht und sich verteidigt.

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Mehrkanal-Signal-Klassifikation ermöglicht die Erkennung affektiver Signal-Sequenzen in Echtzeit

(Bild: DFKI)

Dem Projekt liegt nach Angaben der Forscher ein neu entwickeltes Benutzermodell für Emotionen zugrunde: MARSSI (Model for Appraisal, Regulation and Social Signal Interpretation) beschreibt, wie sich Emotionen auf unterschiedlichen Verhaltensebenen äußern. Mit diesem Modell werden erstmals verschiedenartige emotionspsychologische Erkenntnisse vereint. Zudem werden Gefühlszustände des Gegenübers im Zeitablauf der verschiedenen körperlichen Reaktionen erkannt und protokolliert, erst über dieses Timing können manche Emotionen sicher bestimmt werden.

Für die Erkennung ganzer Sequenzen von Gefühlsregungen etwa in Mimik und Gestik wurden eigens Mehrkanal-Signal-Klassifikatoren entwickelt und trainiert. Teil des EmpaT-Projektes waren zudem Studien, in denen ermittelt wurde, welche Faktoren ein Bewerbungsgespräch beeinflussen und wie die EmpaT-Simulation von Testern akzeptiert wird. In diesen Studien hat sich auch gezeigt, dass die Simulation in der Vorbereitung auf Job-Interviews persönliche Ängste reduziert und die Körpersprache sowie die Performance des Interviewten verbessert.

Aus der Sicht des fördernden Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt das EmpaT-Projekt mehr als lediglich die Trainingsmöglichkeiten vor Bewerbungsgesprächen, erläutert Georg Schütte, Staatssekretär im BMBF. Die Zusammenarbeit von Mensch und unterstützender Softwaretechnik verändere sich, "wenn die Technik menschliche Emotionen erkennen und richtig deuten kann". (agr)

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