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Auflistung nach Autor:in "Atanasyan, Alexander"

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  • Konferenzbeitrag
    Systemkonzept und Modellierung beruflicher Handlungen im FeDiNAR-AR-Lernsystem
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2019, 2019) Goppold, Marvin; Tackenberg, Sven; Atanasyan, Alexander; Cichon, Torben; Kobelt, Dennis; Gamber, Thilo; Roßmann, Jürgen; Frenz, Martin
    Bei Betrachtung des gegenwärtigen Stands der Ausbildung in gewerblich-technischen Berufen zeigt sich, dass es viele gute Ansätze zur Integration moderner Technologien gibt, um den Lernprozess zu unterstützen oder zu vereinfachen (z. B. Fehling, 2017; Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2019). Die meisten technischen Ansätze eint, dass sie die Darstellung von Funktions- und Wirkzusammenhängen von technischen Systemen in Ausbildungs- und Lernsituationen unterstützen. Es reicht für die zukünftige Beruflichkeit vor dem Hintergrund verschiedener Szenarien (vgl. Frenz, Heinen & Schlick, 2015) jedoch nicht aus, lediglich Technologien abzubilden. Stattdessen müssen Fachkräfte bei der Problemlösung im realen Arbeitsprozess gefördert werden (vgl. z. B. Abele, 2014; Rauner, 2017). Im Gegensatz zu reinen Funktions- und Wirkzusammenhängen liegen hier multiple technische Systemzustände vor. Das FeDiNAR-Verbundprojekt möchte hierfür ein AR-gestütztes Lehr-Lernkonzept entwickeln, das sich auf die Ausführung von beruflichen Tätigkeiten bezieht und lernortübergreifend genutzt werden kann.[... aus der Einleitung]
  • Konferenzbeitrag
    Use-Case Studie eines auf der Nutzung von Handlungsfehlern basierenden AR-Lernsystems zur kritischen Reflexion der technischen Umsetzbarkeit
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2020, 2020) Kobelt, Dennis; Goppold, Marvin; Atanasyan, Alexander; Herrmann, Jan-Phillip; Tackenberg, Sven; Frenz, Martin; Gamber, Thilo
    Empirische Untersuchungen haben gezeigt, dass das Verursachen von Fehlern und das Erleben von Fehlerkonsequenzen eine effektive Lerngelegenheit darstellen (Harteis, Bauer & Gruber, 2008, Kapur, 2015). Daher wird ein Lernsystem für die gewerblichtechnische Berufsbildung entwickelt, welches auf der Simulation von bestehenden Arbeitsprozessen basiert und die Repräsentation von aus menschlichen Handlungen resultierenden Fehlerkonsequenzen ermöglicht. Während der Nutzung des Systems arbeiten Lernende an einem realen Arbeitsplatz und können schwerwiegende, negative Handlungsfolgen statt in der Realität in AR erfahren. Die Fehlerkonsequenzen werden Lernenden durch die Integration einer Augmented-Reality-Anwendung (AR) visualisiert. Dieser Beitrag behandelt die technische Umsetzbarkeit eines solchen ARLernsystems. Hierzu wird ein eigens entwickelter Use-Case herangezogen, welcher eine realitätsnahe Arbeitsaufgabe abbildet.