Jan Schlüter

This study examines the impact of Digitalized Innovation Environments (DIEs), particularly FabLabs, on the development of digital competencies. By conducting a specific intervention in a German FabLab and subsequently analyzing pre- and post-tests of 242 participants, this work quantifies the influence of such environments on the enhancement of digital competencies. Our findings reveal significant improvements in various digital skills critical for today's digital economy. Particularly notable progress was observed in the areas of "Digital Innovation" and "Programming". The study also reveals that older participants and those with lower educational levels experience the greatest competency gains. These insights emphasize the role of DIEs as powerful, inclusive educational tools that foster hands-on learning and democratize access to modern technologies. Furthermore, the study underscores the importance of targeted design of such interventions to achieve maximum learning effects, laying the groundwork for future research through a transferable methodology for evaluating diverse DIE interventions.

Zusammenfassung: Im Straßenverkehr existieren unterschiedliche Konzepte zur Identifikation von Fahrertypen, die sich hinsichtlich Fahrverhalten und Einstellung zum Fahren unterscheiden. Im Rahmen der Automatisierung von Fahraufgaben gilt es zu überprüfen, wie diese Konzepte an die Herausforderungen veränderter Mensch-Maschine-Interaktion angepasst werden müssen und ob sich neuartige Fahrertypen identifizieren lassen. Auf Basis bestehender Typisierungen aus der Verkehrspsychologie sowie Erkenntnissen der Automationsforschung werden dazu die Konzepte des „Driving Style“ und „Driving Skill“ weiterentwickelt, um Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens zu identifizieren. In einer großzahligen Online-Umfrage wurden drei Fahrertypen identifiziert, die sich insbesondere hinsichtlich ihrer Einstellung zum automatisierten Fahren unterscheiden. In einer experimentellen Studie im Fahrsimulator kann anschließend gezeigt werden, dass diese Fahrertypen die Automation im Fahrzeug jeweils anders erleben und daher differenzierte Ansprüche an diese richten. Insgesamt deuten die Studienergebnisse darauf hin, dass die Akzeptanz des automatisierten Fahrens durch nutzergerechte Technik gefördert werden könnte. Die Ergebnisse dienen dazu, die jeweiligen Fahrertypen, ihre Einstellungen und ihre Nutzungspräferenzen im Kontext des automatisierten Fahrens besser zu verstehen und erste Ansatzpunkte für deren Berücksichtigung in der adaptiven Technikentwicklung zu identifizieren.