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IMMERSIVES LERNEN
STANDORTBESTIMMUNG UND PERSPEKTIVEN
Abschlusskonferenz des Projekts SVL2020
AGENDA
  • 10:30Begrüßung
  • 10:45Über welche Technik verfügen wir heute?
     Torsten Fell & Mario Aehnelt
  • 11:30Von der Idee zur immersiven Experience
     Thomas Pilz & Dominic Fehling
  • 12:15Mittagspause
  • 13:30Ein Erfahrungsbericht
     SVL von Berlin nach St. Gallen
  • 14:00Wir beantworten die Sinnfrage
     Raphael Zender & Lutz Goertz
  • 14:45Rahmenbedingungen für Nachhaltigkeit
     Hubert Romer & Thomas Hagenhofer
  • 15:10Zukunftsperspektiven
     Offene Diskussion
  • 16:00Ausklang
Abschlusskonferenz
Begrüßung der Gäste
Dr. Mario Aehnelt, Fraunhofer IGD Rostock
Grußwort
Digitale Medien in der beruflichen Bildung
Katja Stamm, Bundesministerium für Bildung und Forschung
Über welche Technik verfügen wir heute?
Torsten Fell, Founder/Institutsleiter, Institute for Immersive Learning
Mario Aehnelt, Fraunhofer IGD Rostock
Von der Idee zur immersiven Experience
Thomas Pilz, Deutsches Rotes Kreuz, Kreisverband Herford-Stadt e.V.
Christian Dominic Fehling, SIKoM+, Bergische Universität Wuppertal
Die Virtualisierung der Realität
Content-Workflow in SVL
RTW-Simulator
Die Virtualisierung der Realität
Ein vorläufiges Fazit
Mittagspause
Ein Erfahrungsbericht
Ein Erfahrungsbericht
SVL von Berlin nach St. Gallen
Wir beantworten die Sinnfrage
Dr. Raphael Zender, Universiät Potsdam
Dr. Lutz Goertz. mmb Institut
Didaktische Konzepte für Augmented und Virtual Reality
Authoring Tool 3D-Modellierung .fbx, .dae CAD-Rohdaten .jt, .stl, .stp Authoring Tool 3D-Modellierung .fbx, .dae Authoring Tool 3D-Modellierung .fbx, .dae WEBINARE VIRTUAL CLASSROOM INTERNET KOLLABORATIONS- TOOLS SERIOUSGAMES AUGMENTEDREALITY WEBLOGS E-PORTFOLIO MOOCs MICRO- BLOGGING(TWITTER) INSTANTMESSAGING PERSONAL LERNASSISTENZ-SYSTEME LERNFILME INTERAKTIVE EBOOKs INTERACTIVE WHITEBOARD BLENDEDLEARNING PLANSPIELE CBT / WBT SIMULATIONEN WIKIS FOREN PODCASTS VIRTUAL REALITY SOCIALNETWORKS LEARNING ON DEMAND
Vier Lernszenarien mit Virtual Reality
  • Komplexe Prozesse in Maschinen verstehen
  • Verhaltenstraining
  • Training von Softskills
  • Motorische Fähigkeiten trainieren
Komplexe Prozesse in Maschinen verstehen
Problem / Lernziel:
  • Komplexe Abläufe in Maschinen kennenlernen und verstehen
  • Maschinen sind unzugänglich oder bisher nur in Planung
  • Prozesse sind zu komplex, um sie nur mit Texten oder Risszeichnungen zu erklären
Lösung:
  • Erstellung virtueller Modelle im 3D-Raum aus CAD-Daten
  • Modelle lassen sich von allen Seiten betrachten und verändern
Bildquelle: Heidelberger Druckmaschinen AG
Verhaltenstraining
Problem / Lernziel:
  • Bestimmte Abläufe im Arbeitsalltag sollen zur Routine werden
  • Training des richtigen Verhaltens in Ausnahmesituationen
  • Schwierig und/oder gefährlich, Ausnahmesituation zu simulieren
Lösung:
  • Aufbau einer Trainingsumgebung in VR
  • Durch Immersion emotionales Involvement
  • Kann beliebig oft durchgeführt werden
Bildquelle: http://news.rub.de/wissenschaft/2016-10-04-virtuelle-realitaet-baustellen-sicherer-machen
Praxisbeispiel: VR-Lehrertraining
Bildquelle: Axel Wiepke (Universität Potsdam)
Praxisbeispiel: VR-Lehrertraining
  • Universität Potsdam
  • Training des Klassenraummanagements (Lehramt)
  • VR-Simulation von Unterrichtsstörungen
  • Störungen unterschiedlicher Intensität
  • Peer-Training-Ansatz
  • Einsatz seit WS 2018/19 im Lehrbetrieb
Bildquelle: Axel Wiepke (Universität Potsdam)
Training von Softskills
Problem / Lernziel:
  • Kompetenzentwicklung, z.B. Kommunikationskompetenzen oder Soziale Kompetenzen
  • Keine realen Trainingspartner am Standort vorhanden
  • Keine Simulation von „Extremsituationen“ möglich
Lösung:
  • Darstellung einer authentischen Situation in VR
  • Training mit Avataren oder Menschen an anderen Standorten
  • „Extremsituationen“ möglich
  • Kann beliebig oft wiederholt werden
Bildquelle: http://news.rub.de/wissenschaft/2016-10-04-virtuelle-realitaet-baustellen-sicherer-machen
Praxisbeispiel: VR-Verhandlungstraining
Bildquelle: Raphael Zender (Universität Potsdam)
Praxisbeispiel: VR-Verhandlungstraining
  • Universität Potsdam
  • fokussiert wirtschaftliche Kernkompetenz
  • Ansatz: Verhandlungstraining mit VR-Agent
  • Simulation passender Verhandlungssituationen
  • Verhaltens”messung”
  • KI-Steuerung von Verhandlungsgegnern
Bildquelle: Raphael Zender (Universität Potsdam)
Motorische Fähigkeiten trainieren
Problem / Lernziel:
  • Trainieren von Bewegungsabläufen
  • Aufwand groß, Kosten für Trainingsmaterial hoch
  • Training in echter Situation gefährlich
Lösung:
  • Bereitstellung eines Simulators zum Training der Bewegungen
  • Kontrolle durch Lehrende möglich, auch auf Distanz und zu einem späteren Zeitpunkt
  • Lässt sich beliebig oft (gefahrlos) wiederholen
  • Kosten niedriger, kein Materialverlust
Bildquelle: Dr. Lutz Goertz 2017
Praxisbeispiel: HandLeVR
Bildquelle: Raphael Zender (Universität Potsdam)
Praxisbeispiel: HandLeVR
  • BMBF-Verbundprojekt
  • Förderung der Lackierausbildung in Industrie und Handwerk
  • VR-Lackiersimulator inkl. Autorensystem und Reflektionskomponente
  • medienpädagogische Begleitforschung zu VR in handwerklicher Bildung
Bildquelle: Raphael Zender (Universität Potsdam)
Chancen und Herausforderungen
Welche Vorteile/Stärken sind mit dem Einsatz von AR/VR in der Lehre verbunden?
Brainstorming GI AK VR/AR-Learning
Frühjahr 2018
Technologie- und Medienspezifische Chancen
  • Anschaulichkeit/Erlebbarkeit von Lerninhalten
  • 3D-Animationen von Lehrinhalten
  • Training an nicht verfügbaren bzw. teuren Objekten
  • Besuch ungewohnter und/oder unzugänglicher Orte
  • Visualisierung von 3D-Zusammenhängen
  • volle Beeinflussung der Lernumgebung durch das IT-System
  • Avatar- und NPC-Gestaltung → Physiologische und psychologische Reaktionen
  • umfangreiche Möglichkeiten zur Kommunikation mit Körpersprache
Bildquelle: Chernobyl VR
Lernprozess- bzw. Bildungsspezifische Chancen
  • VR/AR fördert Lernen als situativen Prozess
  • Transfer von (psycho)motorischen Fähigkeiten in die Realität
  • Kontextsensitive und individualisierte Lernhilfen
  • Statistiken zum Lernszenario bzw. Lernfortschritt
  • Handlungsanweisungen
  • noch: Motivation
Bildquelle: Datenflug GmbH
Technologie- und Medienspezifische Herausforderungen
  • Kosten & Kosten/Nutzen-Verhältnis
  • Entwicklungsaufwand
  • Erfordernis interdisziplinärer Zusammenarbeit
  • unausgereifte Technologien
  • fehlende Standards
  • mangelhaftes Verständnis von VR/AR-Interaktionsmustern
Bildquelle: Ubisoft
Lernprozess- bzw. Bildungsspezifische Herausforderungen
  • Didaktik- statt technologiegetriebene Nutzung erforderlich
  • fehlende Beispiele für funktionierende Lehr-/Lernkonzepte
  • mangelhafte Medienkompetenz von Lernenden und Lehrenden
Bildquelle: Second Life
Weitere Faktoren
  • gesundheitliche Bedenken
  • Hürden für die Kommunikation
  • ethische Implikationen
  • Selbstbestimmung (z.B. in einer fremd-gesteuerten, künstlichen Situation)
  • Sicherheit (z.B. in Bezug auf den Körper)
  • Privatheit (z.B. Datenschutz)
  • Selbstverständnis (z.B. Wandel der Selbstempfindung durch das Erleben eines fremden Körpers)
  • Zwang zur Nutzung der Online-Spielevertriebsplattform Steam bzw. App-Stores
Ausblick
Künftige Entwicklungen in der AR/VR-Didaktik
Standardisierte Didaktik-Konzepte für AR/VR-Lernangebote
  • Es kultivieren sich didaktische Konzepte für das Lernen mit VR-/AR, die an vielen Stellen in ähnlicher Form durchgeführt werden
  • Der Arbeitskreis „Didaktik“ im Konsortium zur standardisierten Erstellung von AR-/VR-Lerncontent sammelt Konzepte und schaut nach Gemeinsamkeiten
  • Evtl. Erstellung von Empfehlungen, Leitfäden
Standardisierte Trainingsprogramme für AR/VR-DozentInnen
  • VR-/AR-Lerncommunity einigt sich auf einen Curriculumrahmen für Train-the-Trainer-Angebote
  • Allgemein anerkanntes Zertifikat für den Abschluss eines solchen Lernangebots
AR/VR-Lernangebote an der Grenze zwischen Lernen und Therapie
  • Gefahrloses Erleben von Situationen, die von Lernenden als beängstigend empfunden werden, z.B.
    • Höhenangst
    • Menschenmengen
    • Sprechen vor Publikum
Ausloten der didaktischen Potenziale von VR-Videos
  • Nachempfinden von realen Situationen, die sich nicht als computergenerierte Umgebung entwickeln lassen und bei denen der räumliche Charakter wichtig ist, z.B.
    • Arbeitssituationen (zur Qualitätssicherung)
    • Rekonstruktion von Konfliktsituationen (z.B. Fahrkartenkontrolle im ÖPNV)
    • Rekonstruktion von Tatorten zur Spurensicherung
Rahmenbedingungen für Nachhaltigkeit
Hubert Romer, WorldSkills Germany e. V.
Thomas Hagenhofer, Zentral-Fachausschuss Berufsbildung Druck und Medien
Zukunftsperspektiven
Offene Diskussion



www.social-virtual-learning.de
11.09.2019
Berlin