Abstract: L. Eloy, E. Doherty, C. Spencer, L. Hirshfield (2026)

Designing tools to support teams is challenging, but advancements in artificial intelligence (AI) have enabled systems that adapt in real time to evolving team processes. Most existing systems rely on speech data to monitor and assist teams by selecting actions that promote productive collaboration. However, relying solely on speech can limit team support, rewarding only predefined behaviors or failing to assist effective teams when they are silent. Prior work has also shown that unnecessary interventions can harm collaboration. To address these issues, we developed a real-time adaptive system that uses both speech and neurological data to monitor team dynamics. The system employs Q-learning to adapt over time, learn effective configurations, and deliver appropriate responses. We describe the system's design and implementation, present results from an empirical study demonstrating its advantages over a speech-only system, and discuss design considerations, limitations, and directions for future improvement.

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Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.

Enhancing Adaptive Human-Agent Teaming Systems with Functional Near-Infrared Spectroscopy