Tobias Wagner, M. Sc.

Nachdem Tobias Wagner 2019 seinen Bachelor in Medieninformatik an der Universität mit der Abschlussarbeit mit dem Titel "Adaptive AR Interfaces Via EEG" absolvierte, trat er der Forschungsgruppe Mensch-Computer Interaktion 2019 als wissenschaftliche Hilfskraft bei. Er unterstützte während seines Master Studiums der Medieninformatik and der Universität Ulm diverse Forschungsarbeiten im Bereich Personal Fabrication und Blickbasierter Interaktion in der Lehre. Mit seiner Masterarbeit mit dem Titel "Effects of Attention Guiding in Lecture Videos via Implicit and Explicit-Based Visual Pointers" absolvierte Tobias im September 2022 sein Masterstudium.
Aktuell promoviert Tobias im Institut für Medieninformatik an der Universität Ulm im Bereich Blickbasierter Interaktion.

Forschungsinteressen

  • Gaze-based Interaction
  • Eye-Tracking

Lehre

  • Research Trends in Media Informatics WiSe 2022/23

Ich betreue gerne Abschlussarbeiten mit Fokus auf Blickbasierter Interaktion. Für Themenvorschläge von Euch in diesem Bereich bin ich jederzeit offen.
Kontaktiert mich bitte per E-Mail, wenn Ihr Interesse habt.

Publikationen

P. Hock, M. Colley, A. Askari, T. Wagner, M. Baumann and E. Rukzio, "Introducing VAMPIRE -- Using Kinaesthetic Feedback in Virtual Reality for Automated Driving Experiments", Proceedings of the 14th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (AutomotiveUI ’22) (conditionally accepted) Joint First Authors, 09 2022. ACM.
DOI:10.1145/3543174.3545252
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/1-hci/hci-paper/2022/AutoUI_2022_VRealChair_compressed-1.pdf
T. Hirzle, M. Sauter, T. Wagner, S. Hummel, E. Rukzio and A. Huckauf, "Attention of Many Observers Visualized by Eye Movements", ETRA '22: 2022 Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 06 2022.
DOI:10.1145/3517031.3529235
Weblink:https://www.uni-ulm.de/in/mi/hci/projects/attention-of-many-observers-visualized-by-eye-movements/
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/1-hci/hci-paper/2022/hirzle_AttentionOfManyObservers_2022.pdf
M. Sauter, T. Hirzle, T. Wagner, S. Hummel, E. Rukzio and A. Huckauf, "Can Eye Movement Synchronicity Predict Test Performance With Unreliably-Sampled Data in an Online Learning Context?", ETRA '22: 2022 Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 06 2022.
DOI:10.1145/3517031.3529239
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/1-hci/hci-paper/2022/sauter_CanEyeMovement_2022.pdf
M. Sauter, T. Wagner and A. Huckauf, "Distance between gaze and laser pointer predicts performance in video-based e-learning independent of the presence of an on-screen instructor", ETRA '22: 2022 Symposium on Eye Tracking Research and Applications, 06 2022.
DOI:10.1145/3517031.3529620
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/1-hci/hci-paper/2022/sauter_DistanceBetweenGazeAndLaser_2022.pdf
E. Stemasov, T. Wagner, J. Gugenheimer and E. Rukzio, "ShapeFindAR: Exploring In-Situ Spatial Search for Physical Artifact Retrieval using Mixed Reality", In Proc. of CHI 2022 (SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems), 05 2022. ACM, https://arxiv.org/abs/2203.17211.
DOI:10.1145/3491102.3517682
Weblink:https://www.youtube.com/watch?v=rc2JNFkAHx0
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/1-hci/hci-paper/2022/CHI2022_ShapeFindAR_Stemasov.pdf
E. Stemasov, T. Wagner, J. Gugenheimer and E. Rukzio, "Mix&Match: Towards Omitting Modelling through In-Situ Alteration and Remixing of Model Repository Artifacts in Mixed Reality", In Proc. of CHI 2020 (SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems), Apr. 2020. ACM, https://arxiv.org/abs/2003.09169.
DOI:10.1145/3313831.3376839
Weblink:https://youtu.be/B5EnkIk9ZFY
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/institut/mitarbeiterbereiche/stemasov/StemasovCHI2020MixAndMatch.pdf
D. Wolf, T. Wagner and E. Rukzio, "Low-Cost Real-Time Mental Load Adaptation for Augmented Reality Instructions - A Feasibility Study", In Adj. Proc. of ISMAR 2019 (2019 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality), Okt. 2019. IEEE.
DOI:10.1109/ISMAR-Adjunct.2019.00015
Datei:/fileadmin/website_uni_ulm/iui.inst.100/institut/mitarbeiterbereiche/wolf/LowCostEEGPoster.pdf