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gLabAssist - Smartglasses als Assistenzsystem für natur- und ingenieurwissenschaftliche Hochschullaborpraktika

Physikalische Laborpraktika an der Technischen Universität Kaiserslautern werden mit Augmented-Reality-Technologie erweitert, um durch die Realisierung von multimedialen Gestaltungsprinzipien die kognitiven Prozesse beim Experimentieren zu unterstützen.

Eckdaten

Kann Lösungsansätze für folgende Problemstellungen der Lehre bieten:

  • Hohe Komplexität der Lerninhalte
  • Heterogenes Vorwissen
  • Begrenzte Möglichkeiten zum individualisierten Lernen
  • Geringer Transfer in die Praxis

Eignet sich für folgende Virtualisierungsgrade:

  • Anreicherung

Nutzt folgende Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses:

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)
Adaptivität: 4 (trifft eher zu)
Synchronizität: 5 (trifft vollkommen zu)
Selbststeuerung: 4 (trifft eher zu)

Physikalische Laborpraktika sind in natur- und ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen wesentliche Elemente. Um in den Laborpraktika den Studierenden einen leichten Zugriff auf komplexe physikalische Vorgänge beim realen Experimentieren zu ermöglichen, sollen in dem Projekt gLabAssist Datenbrillen – sogenannte SmartGlasses – eingesetzt und in ihrer Wirksamkeit analysiert werden. Ziel ist es, eine Verschmelzung physischer Realität mit einer verständlichen digitalen Aufbereitung zu erreichen und die Lernwirkung physikalischer Laborpraktika deutlich zu verbessern. Dabei sollen die Nutzungspotenziale der Verbindung von Experiment und seiner digitalen Aufbereitung erforscht werden.

Die Umsetzung erfolgt mithilfe von Augmented-Reality-Technologien, welche in Kombination mit den Datenbrillen erlauben, virtuelle Inhalte in das Sichtfeld der Lernenden einzublenden, während diese das reale Experiment durchführen. Dabei bleiben die Hände frei, um das Experiment zu erfahren und zu manipulieren - so wird das traditionelle Experiment um die zusätzlichen Informationen angereichert, ohne dessen fachliche Charakteristika zu verändern. Die Aufbereitung der digitalen Informationen erfolgt nach den Gestaltungsprinzipien des multimedialen Lernens, wobei insbesondere durch die AR-Technologie deren Umsetzung in besonderer Weise möglich ist. Bspw. können Repräsentationen von Echtzeit-Messdaten im Raum direkt an den korrespondierenden realen Objekten positioniert werden, sodass eine Aufteilung der Aufmerksamkeit zwischen Ursprung der Daten und deren Visualisierung vermieden wird.

Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)

Interaktive multimodale Repräsentationen experimenteller Daten in Echtzeit während des Experimentierprozesses (Multimedia Learning)

Adaptivität: 4 (trifft eher zu)

Adressatengerechte Unterstützung durch Hinweise sowie Anpassung von Abläufen Scaffolding und Cueing, interaktive Tutorials zur Einführung in den Experimentierprozess

Synchronizität: 5 (trifft vollkommen zu)

Digitale Inhalte, insb. Augmented Reality Inhalte, stehen allen Nutzern gleichzeitig zur Verfügung und können direkt während des Experimentierprozesses gemeinsam analysiert und diskutiert werden

Selbststeuerung: 4 (trifft eher zu)

Der Ablauf der Experimente kann von den Nutzern teilweise individuell gestaltet werden und Daten zum Experiment abgerufen werden

Lösungsansätze für Problemstellungen der Lehre

Für die folgenden Problemstellungen kann das Praxisbeispiel Lösungsansätze bieten:

  • Hohe Komplexität der Lerninhalte:
     Direktes Feedback zum experimentellen Handeln über die Repräsentation von Messdaten in Echtzeit, Zuordnung der Repräsentation zum Objekt möglich (dreidimensional im Raum durch AR-Technologie), Optimierung des Lernprozesses durch Beachtung von Gestaltungsprinzipien der Multimedia Theorien
  • Heterogenes Vorwissen:
     Einblenden nutzerspezifischer Hinweise und Erläuterungen während des Experimentierens
  • Begrenzte Möglichkeiten zum individualisierten Lernen:
     Diverse (multimodale) Repräsentationen bieten individuelle Möglichkeiten sich komplexen Phänomenen zu nähern
  • Geringer Transfer in die Praxis:
     Theoretisches Vorwissen kann hier direkt während des Experimentierens mit experimentellen Ergebnissen verglichen werden, so dass eine individuelle Feedback-Schleife vollzogen werden kann

Virtualisierungsgrad

Der Virtualisierungsgrad beschreibt das Verhältnis von analogen und digitalen Elementen in einem Lehr-/Lernszenario. Das Praxisbeispiel unterstützt die folgenden Virtualisierungsgrade:

  • Anreicherung

Ressourcen

Soft- und Hardware

  • Microsoft HoloLens, Smarte Sensoren, physikalische Versuche aus Laborpraktikum, Unity, Vuforia

Weitere Informationen zum Praxisbeispiel

Kontakt

Sie möchten mehr über das Praxisbeispiel erfahren? Hier können Sie Kontakt zu den Autorinnen und Autoren aufnehmen:

Prof. Dr. Jochen Kuhn
Erwin-Schrödinger-Straße 46
D - 67663 Kaiserslautern
Mail: kuhn[at]physik.uni-kl.de
Home: https://www.physik.uni-kl.de/kuhn/mitarbeiter/kuhn/

Michael Thees, M.Ed.
Erwin-Schrödinger-Straße 46
D - 67663 Kaiserslautern
Mail: theesm[at]physik.uni-kl.de
Home:https://www.physik.uni-kl.de/kuhn/mitarbeiter/thees/

Dr. Martin Strzys
Erwin-Schrödinger-Straße 46
D - 67663 Kaiserslautern
Mail: strzys[at]physik.uni-kl.de
Home:https://www.physik.uni-kl.de/kuhn/mitarbeiter/strzys/

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