3D in der erweiterten Realität
Ein wesentlicher Aspekt des Projektes Social Augmented Learning ist es, Arbeitsprozesse von Medientechnologen zu visualisieren, die ansonsten nicht oder nur schlecht beobachtet werden können. Durch diese Erweiterung des Lernens soll es Auszubildenden erleichtert werden, das in der Berufsschule vermittelte theoretische Fachwissen effektiver mit Handlungskompetenzen zu verknüpfen.
3D-Elemente in Lernaktivitäten
Im Projekt wird zur Visualisierung komplexer und verborgener Prozessschritte eine Überlagerung der realen Maschine mit virtuellen Information angestrebt, die unter anderem 3D-Modelle der prozessbeteiligten Bauelemente umfassen. Auszubildende können diese 3D-Modelle selbstständig erkunden – sei es in einer rein virtuellen Ansicht, oder aber in der erweiterten Realität. Beide Lernkonzepte werden von der im Projekt entwickelten Lernanwendung unterstützt.
Um eine möglichst reichhaltige erweiterte Lernumgebung zu schaffen, werden im Projekt detaillierte 3D-Modelle verwendet. Diese basieren auf realen Konstruktionsdaten, und zeichnen sich dadurch nicht nur durch Detailtreue, sondern auch durch eine hohe Relevanz zum späteren Arbeitsalltag aus. Die in unserer Lernanwendung verwendeten 3D-Modelle finden sich in realen Druckmaschinen, sei es in der Berufsschule oder im Betrieb, wieder. Das Lernen mit diesen virtuellen Repräsentationen bietet so nicht zuletzt einen Wiedererkennungs-Vorteil, der Auszubildende auf reale Arbeitssituationen vorbereitet.
Aufbereitung von 3D-Daten
Die Konstruktionsdaten der im Projekt exemplarisch augmentierten Maschinen umfassen jede Schraube, Mutter und Feder von millimeter kleinen Bauteilen bis zu tonnenschweren Stahlrahmen. Der Detailreichtum, der in Lernszenarien wünschenswert und hilfreich ist, stellt aber zugleich ein Hindernis bei der Datenaufbereitung dar. Um eine flüssige Wiedergabe auf mobilen Endgeräten zu ermöglichen ist es daher nötig, die 3D-Daten um ein Vielfaches zu vereinfachen. Ein Mittel zwischen dem für ein erfolgreiches Lernen benötigten Detailreichtum und der zur robusten und flüssigen Wiedergabe nötigen Einfachheit muss also gefunden werden.
Dieser Mittelweg wird im Projekt bestritten, indem die vom Projektpartner Heidelberger Druckmaschinen AG bereitgestellten Konstruktionsdaten pro Lernmodul ausgewählt und in mehreren teilautomatisierten Schritten aufbereitet werden. So wird ein ursprünglich aus vielen Millionen Polygonen bestehendes Modell auf wenige zehntausend reduziert ohne lern- und kontextrelevante Informationen des Modells zu verlieren.
Zudem ermöglicht diese Aufbereitung der 3D-Daten eine anschließende Weiterverarbeitung, in der zum Beispiel komplexe Prozesse am virtuellen Modell animiert und visualisiert werden können. So aufbereitete und animierte 3D-Modelle können problemlos in der Autorenumgebung der Lernanwendung importiert und zur Generierung von Lernmodulen genutzt werden. So werden sie z. B. das auf dieser Seite exemplarisch gezeigte 3D-Modell im ersten Lernmodul des Projektes (zum Thema »Farbfluss und seitliche Verreibung«) wiederfinden.
