Zielsetzung des Kurses
Der Kurs Predictive Design verortet sich an der Schnittstelle von Design, Datenanalyse und nutzerzentrierter Produktentwicklung. Behandelt werden Methoden zur vorausschauenden Gestaltung, bei der Muster aus Daten zur Ableitung von Designentscheidungen genutzt werden. Ziel ist die Vermittlung von Verfahren zur Konzeption interaktiver Systeme, die Vorhersagen in Gestaltung, Informationsarchitektur und Interaktion einbinden. Zusätzlich werden Implikationen für Datenschutz, Erklärbarkeit und Qualitätssicherung im Designprozess adressiert.
Inhalte
Grundlagen der prädiktiven Modellierung im Designkontext: Begriffsabgrenzung, Datenquellen, Merkmalsextraktion, Trainings-/Testaufteilung, Validierung sowie die Übersetzung von Modelloutputs in Gestaltungsvorgaben
Designentscheidungen auf Basis von Vorhersagen: Ableitung von Informationsarchitektur, Interface-Zuständen und Microinteractions aus Scoring, Clustering und Ranking
Prototyping und Evaluationsmethodik: Erstellung klickbarer Prototypen, A/B-Varianten, Nutzertests mit vorhersagebasierten Interfaces, Metrikdefinition und Messplanung
Datenethik und Compliance: Umgang mit personenbezogenen Daten, Einwilligung, Bias-Erkennung, Transparenzanforderungen und dokumentierte Entscheidungsableitung
Implementierungsnahe Zusammenarbeit: Übergabeformate zwischen Design, Data Science und Entwicklung, Tracking-Konzepte, Ereignisdefinition, Monitoring und Iteration
Qualitätssicherung und Betrieb: Modell-Drift-Erkennung aus Designperspektive, Änderungsmanagement, Rollout-Planung, Logging und Auswertung von Nutzungssignalen
Lernziele
- Analysieren von Nutzungssignalen und Identifizieren relevanter Merkmale für vorhersagegestützte Designentscheidungen
- Unterscheiden von Vorhersagetypen (Klassifikation, Regression, Clustering) und Zuordnen zu geeigneten Gestaltungsansätzen
- Anwenden von Prototyping-Methoden zur Erstellung interaktiver, vorhersagebasierter Interface-Varianten
- Durchführen von Evaluationsschritten einschließlich Metrikdefinition, Testplanung, Datenerhebung und Auswertung
- Integrieren von Datenschutz- und Erklärbarkeitsanforderungen in Konzeption, Dokumentation und Übergabe
- Bewerten von Modell- und Interface-Leistung anhand definierter Kennzahlen und Ableiten konkreter Anpassungen
Berufsperspektiven
Die Kursinhalte finden Anwendung in Berufsfeldern wie UX-/UI-Design mit Schwerpunkt datenbasierte Interaktion und Interface-Konzeption auf Basis von Vorhersagen.
Typische Tätigkeitsfelder umfassen Product Design in Teams mit Data-Science-Anbindung, einschließlich Prototyping, Testing und Übergabe an Entwicklung.
Der Kurs adressiert Inhalte für Tätigkeiten wie Conversion- und Experimentation-Management, bei denen Metriken, A/B-Tests und vorhersagegestützte Anpassungen umgesetzt werden.
Zusammenfassung
Der Kurs Predictive Design behandelt die Gestaltung digitaler Produkte unter Nutzung vorhersagebasierter Methoden und datengetriebener Entscheidungslogiken. Im Rahmen dieser Weiterbildung werden konzeptionelle, prototypische und evaluative Arbeitsschritte mit Bezügen zu Datenschutz und Zusammenarbeit mit Data Science vermittelt. Die vermittelten Themen haben Anschluss an Tätigkeitsfelder in UX-/UI-Design, Product Design sowie Experimentation-Management.