AR –VR –MR? Erfolgsfaktoren für immersive Lernumge- bungen am Beispiel einer Lernanwendung für die Wind- energiebranche
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Abstract
Mixed Reality (MR) bietet große Potenziale zur Unterstützung von Lernprozessen in der beruflichen Bildung. Mit der sich schnell entwickelnden Technolo- gie im Bereich Augmented und Virtual Reality erhöht sich auch die Anzahl der Anwen- dungsbeispiele für Lernumgebungen, die auf eine Mixed Reality – also eine virtuelle bzw. erweiterte Realität - setzen. Lernende haben die Möglichkeit, Tätigkeiten auszu- üben und zu trainieren, welche sie unter realen Bedingungen nur unter Aufwand von hohen Kosten oder großen Gefahren ausprobieren könnten. Die Möglichkeiten Konse- quenzen des eigenen Handelns zu simulieren, lässt sich auf die Vermittlung komplexer Zusammenhänge anwenden. Darüber hinaus bieten MR Settings ein erhöhtes motivatio- nales Potenzial: die mit der Technologie einhergehende Immersion kann in Lernmotiva- tion umgesetzt werden. Damit die Potenziale von MR Szenarien sich entfalten, ist es jedoch notwendig bei der Konstruktion systematisch anhand von definierten Lernzielen vorzugehen. Im vorliegenden Beitrag werden vier Erfolgsfaktoren vorgestellt, welche einen maßgeblichen Einfluss auf die Qualität von Lernumgebungen haben. Es wird da- von ausgegangen, dass 1) die Lernaufgaben/Quests innerhalb von MR Anwendungen, 2) das Feedback, 3) Game Features sowie 4) der Grad an Interaktivität entsprechend der Lernziele konzipiert werden sollten, damit MR erfolgreiches Lernen ermöglicht. Anhand einer Mixed Reality Lernanwendung im Bereich der Windenergiebranche wird exempla- risch aufgezeigt, wie die vier Erfolgsfaktoren gestaltet sein können, um spezifische Lernziele zu erreichen.
- Citation
- BibTeX
Kapp, F., Kruse, L., Matthes, N. & Spangenberger, P.,
(2019).
AR –VR –MR? Erfolgsfaktoren für immersive Lernumge- bungen am Beispiel einer Lernanwendung für die Wind- energiebranche.
In:
Schulz, S.
(Hrsg.),
Proceedings of DELFI Workshops 2019.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V.z.
(S. 139).
DOI: 10.18420/delfi2019-ws-116
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xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language:
(de)

Content Type: Text/Conference Poster
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