Wohlers, Dennis ; Schröder-Kroll, Roland ; Golovanev, Svetlana ; Geis, Michael ; Mushoff, Maximilian ; Varney, Valerie ; Metternich, Joachim ; Weißbach, Rüdiger ; Wagenitz, Axel (2024)
Konzeption eines adaptiven Systems für Augmented Reality Lehr-Lernsysteme mit individuellen Lernszenarien.
DELFI 2024 - 22. Fachtagung Bildungstechnologien. Fulda (09.09.2024 - 11.09.2024)
doi: 10.18420/delfi2024_28
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Abstract: Adaptives Lernen, ein personalisierter Lehransatz der Lerninhalte an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden anpasst, führt bei der Integration in Augmented und Virtual Reality (AR,VR) Lernumgebungen zu vielversprechenden Ergebnissen im Kontext lernförderlicher Faktoren. Im Bereich von AR Lehr-Lernsystemen, die es Lehrenden erlauben, unabhängig vom Lehrgegenstand selbstständig Lernsimulationen zu erstellen, konnten in der Literatur keine bestehenden Ansätze für adaptive Modelle identifiziert werden. Für das gegenwärtige Forschungsprojekt „easyARguide“ erscheint die Integration von Adaptivität als vielversprechender Weg, um den Lerntransfer zu verbessern. In dem Paper wird ein adaptives AR-Lehr-Lernsystem mit anpassbaren Lehrinhalten entwickelt. Das System adressiert eine flexible Lerngestaltung, um die individuelle Präferenz von Lehrenden bei der Lernumgebungserstellung zu gewährleisten und gleichzeitig eine unabhängige Anwendung auf diverse Lerngebiete sicherzustellen. Dieser Ansatz ist als konzeptionelle Ausarbeitung zu verstehen, dessen Wirksamkeit noch nicht empirisch untersucht worden ist. Das entwickelte Modell soll als Grundlage für weitere Forschungsarbeiten fungieren.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2024 |
| Autor(en): | Wohlers, Dennis ; Schröder-Kroll, Roland ; Golovanev, Svetlana ; Geis, Michael ; Mushoff, Maximilian ; Varney, Valerie ; Metternich, Joachim ; Weißbach, Rüdiger ; Wagenitz, Axel |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Konzeption eines adaptiven Systems für Augmented Reality Lehr-Lernsysteme mit individuellen Lernszenarien |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2024 |
| Ort: | Bonn |
| Verlag: | Gesellschaft für Informatik e.V. |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | Proceedings of DELFI 2024 |
| Buchtitel: | Proceedings of DELFI 2024 |
| Reihe: | Lecture Notes in Informatics (LNI) |
| Veranstaltungstitel: | DELFI 2024 - 22. Fachtagung Bildungstechnologien |
| Veranstaltungsort: | Fulda |
| Veranstaltungsdatum: | 09.09.2024 - 11.09.2024 |
| DOI: | 10.18420/delfi2024_28 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Abstract: Adaptives Lernen, ein personalisierter Lehransatz der Lerninhalte an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden anpasst, führt bei der Integration in Augmented und Virtual Reality (AR,VR) Lernumgebungen zu vielversprechenden Ergebnissen im Kontext lernförderlicher Faktoren. Im Bereich von AR Lehr-Lernsystemen, die es Lehrenden erlauben, unabhängig vom Lehrgegenstand selbstständig Lernsimulationen zu erstellen, konnten in der Literatur keine bestehenden Ansätze für adaptive Modelle identifiziert werden. Für das gegenwärtige Forschungsprojekt „easyARguide“ erscheint die Integration von Adaptivität als vielversprechender Weg, um den Lerntransfer zu verbessern. In dem Paper wird ein adaptives AR-Lehr-Lernsystem mit anpassbaren Lehrinhalten entwickelt. Das System adressiert eine flexible Lerngestaltung, um die individuelle Präferenz von Lehrenden bei der Lernumgebungserstellung zu gewährleisten und gleichzeitig eine unabhängige Anwendung auf diverse Lerngebiete sicherzustellen. Dieser Ansatz ist als konzeptionelle Ausarbeitung zu verstehen, dessen Wirksamkeit noch nicht empirisch untersucht worden ist. Das entwickelte Modell soll als Grundlage für weitere Forschungsarbeiten fungieren. |
| Freie Schlagworte: | Adaptives Lernen, Augmented Reality, Lehr-Lernsystem |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement und Werkzeugmaschinen (PTW) 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Produktionsmanagement und Werkzeugmaschinen (PTW) > CiP Center für industrielle Produktivität |
| Hinterlegungsdatum: | 12 Sep 2024 07:24 |
| Letzte Änderung: | 12 Sep 2024 10:01 |
| PPN: | 521356946 |
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