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Leicht und einfach zu bedienende Benutzungsschnittstellen sind bislang in der Industrie kaum zu finden. Trotz entsprechender Gestaltungshinweise nach DIN ISO besteht ein hoher Bedarf nach geeigneten Unterstützungsformen wie z. B. intelligenten Benutzungsschnittstellen. In der vorliegenden Dissertationschrift wird eine Methode vorgestellt, eine adaptive Benutzungsunterstützung mittels einer gegerischen Handlungsprädiktion zu realisierein. Aus den theoretischen Grundlagen der Handlungsregulationstheorie sowie der Gestaltung intelligenter Benutzungs- schnittstellen wird hierzu mit dem Aktionsvorhersage-Algorithmus ein vereinheitlichendes sequenzbasiertes Modell hergeleitet. Die eingeführten Bewertungsmaße erlauben den Vergleich unterschiedlicher stochastischer Verfahren aus der Literatur mit zwei neuentwickelten Algorithmen. Dafür werden sowohl allgemeine Referenzdatenbestände als auch eigene Beobachtungsdaten aus dem Anwendungsbeispiel der autonomen Produktionszellen verwendet. Um das Potential der Aktionsvorhersage-Algorithmen zu untersuchen, werden mit einer adaptiven Hilfe bzw. einem adaptiven Tutor unterschiedliche Unterstützungsformen realisiert. Die Evaluation im realen Nutzungskonzept zeigt dabei, dass die adaptiven Unterstützungsfunktionen bei gleicher Effizienz zu einer signifikanten Steigerung der Effektivität führen. Der hier vorgestellte modulare Ansatz zur adaptiven Unterstützung der Mensch-Rechner-Interaktion in einer autonomen Produktionszelle ist auf andere Bereiche übertragbar.