Kognitive Innovation (COGINNO)
Gruppenleiterin: Dr. Burcu Demiray
Gruppenmitglieder: Kathrin Inerle, M.Sc., Miriam Wallimann, M.Sc., Anja Vandersmissen, M.Sc., Remo Pianezzi
COGINNO baut auf dem Forschungswissen über die Analytik für reale Aktivitäten im späteren Leben (z. B. lebenslanges Lernen) auf und entwickelt altersgerechte technische Lösungen, die ein gesundes Altern fördern. Mit WiseLearn haben wir eine Lern- und Innovationsdrehscheibe für Senioren entwickelt. Dazu gehören eine altersgerechte E-Learning-Plattform, ein Blended-Learning-Konzept und eine Innovationsgemeinschaft für ältere Erwachsene. In anderen Projekten (z.B. Swiss EAR Study) sammeln, analysieren und psychologisch interpretieren wir Audiodaten aus dem realen Leben und speisen diese kontinuierlich in eine große Datenbank mit „Sounds of healthy aging“ ein. Wir arbeiten an der Entwicklung von Innovationen und Geschäftsmöglichkeiten rund um die Kuratierung und Analyse dieser Big Data aus dem realen Leben (z.B. App-Entwicklung). COGINNO nutzt hochmoderne mikro-längsschnittliche, multidisziplinäre Datensätze, die seit 2015 von gesunden älteren Menschen erhoben wurden. Diese Datensätze umfassen Messungen der kognitiven Fähigkeiten, Selbstauskünfte, Audiodaten aus dem realen Leben, reale Aktivitäten und Kontextinformationen. Außerdem führen wir Nutzerforschung in Form von Usability-Tests, Workshops und Fokusgruppen nach den Grundsätzen des Co-Designs und der partizipativen Forschung durch.
Projekte
Revolutionizing Education60+: Digital Lifelong Learning
WiseLearn at the Senior Citizens University of Zurich
Ausgewählte Publikationen
Inerle, K., Berger, S., Wallimann, M., Erden Özkol, Z. & Demiray, B. (in press). Older adults learn and apply “design thinking”: A feasibility study on blended learning formats. Educational Gerontology.
Wallimann, M., Inerle, K., Ferrario, A., Benz-Steffen, E. & Demiray, B. (2025). Co-developing an educational platform against ageism with older adults: A use case from Switzerland. Educational Gerontology, 1-11. https://doi.org/10.1080/03601277.2025.2484333
Neff, P., Demiray, B., Martin, M., & Röcke, C. (2024). Cognitive abilities predict naturalistic speech length in older adults. Scientific Reports, 14(1), 31031. https://doi.org/10.1038/s41598-024-82144-w
Luo, M. *, Ferrario, A., Polsinelli, A. J., Moseley, S. A., Mehl, M. R., Yordanova, K., Martin, M., & Demiray, B. (2022). Predicting working memory in healthy older adults using real-life language and social context information: A machine learning approach. Journal of Medical Internet Research, Research Protocols, 5(1): e28333. https://aging.jmir.org/2022/1/e28333
Demiray, B., Mischler, M., & Martin, M. (2017). Reminiscence in everyday conversations: A naturalistic observation study of older adults. The Journals of Gerontology: Series B. https://doi.org/10.1093/geronb/gbx141