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Masterarbeit aus dem Jahr 2022 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1,7, Hochschule Offenburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Evaluation der Akzeptanz und Auswirkungen des Einsatzes von Chatbots in der Studienberatung an Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Baden-Württemberg.
Sie beschäftigt sich mit der Evaluation von Akzeptanzpotenzialen und Auswirkungen der Kommunikation zwischen Studierenden, Studieninteressierten und Hochschule, die durch die Nutzung eines Chatbots entstehen können. Es wird der Einsatz von Chatbots im Rahmen der Studienberatung diskutiert. Zunächst erfolgt ein Überblick über das Themenfeld von Chatbots. Anschließend werden das Hochschulmarketing und die Wettbewerbssituation von Hochschulen beleuchtet.
Auch werden die Prinzipien für eine barrierefreie Interaktion beleuchtet, die für die Hochschule als öffentliche Einrichtung von Bedeutung sind. Es wird anhand der Chatbot-Prototypen der Hochschule Offenburg überprüft, welche Eigenschaften besonders relevant sind und welche Anforderungen von Seiten der Nutzer gestellt werden. Abgeschlossen wird die Arbeit mit Handlungsempfehlungen, die für den erfolgreichen Einsatz des Chatbots für die Hochschule Offenburg von großer Wichtigkeit sind.
Die empirische Untersuchung, die im Rahmen dieser Masterarbeit durchgeführt wird, bietet Aufschluss über etwaige Verbesserungspotenziale und untersucht darüber hinaus die User-Experience (UX), Persönlichkeitsmerkmale und Kommunikationswirkungen. Da die Akzeptanz seitens der Nutzer*innen für die Einführung und den Betrieb von Chatbots unabdingbar ist, wird auch diese im Rahmen dieser Arbeit genauer untersucht. Besonders wichtig ist hierbei die Schnelligkeit und Einfachheit von Problemlösungen.
Nutzerinnen und Nutzer erwarten von Chatbots eine einfache, schnelle und auch passende Antwort auf ihr Anliegen. Wird das Anliegen nicht richtig verstanden oder beantwortet, führt das schnell zur Frustration und schmälert die Akzeptanz. Eine Auswertung, die mittels AttrakDiff durchgeführt wurde, bietet Aufschluss über die wichtigsten User-Experience-Eigenschaften und stellt eine Erwartungshaltung vor der Nutzung und die Wahrnehmung nach der Nutzung gegenüber.
