Augmented Reality in der Hochschullehre am Beispiel des Bauingenieurwesens

»AuCity 3 - Kollaborative und adaptive Mixed Reality in der Hochschullehre am Beispiel des Bauingenieurwesens«

Ein BMBF-gefördertes Verbundprojekt der Hochschule Magdeburg-Stendal, der Bauhaus-Universität Weimar und der Universität Ulm
Laufzeit: 1. März 2022 bis 31. August 2024 | Fördersumme: 1.551.000 Euro
Das Verbundprojekt setzt die erste Phase »AuCity 2« fort.

Über das Projekt

Realitätserweiternde, computergestützte Applikationen könnten das Lernen und Verstehen komplexer Sachverhalte positiv beeinflussen; davon sind die Verbundpartner von »AuCity 3« überzeugt - und das wurde auch schon in der ersten Projektphase »AuCity 2«. Die detaillierte Gestaltung dieser Technologien beim Einsatz in der Hochschullehre untersucht das interdisziplinäre Forscherteam insebesondere am Beispiel der Gestaltungsmerkmale Adaptivität und Kollaboration. Bis August 2024 erhält das BMBF-Projekt rund eineinhalb Millionen Euro Fördermittel.

Unter Mixed Reality (MR) werden Umgebungen oder Systeme zusammengefasst, welche die natürliche Wahrnehmung des Menschen mit einer künstlichen, digitalen Wahrnehmung erweitern. Dabei werden reale Objekte und Räume wie beispielsweise Straßen, Brücken oder Gebäude mit zusätzlichen, computergenerierten Informationen wie Formeln oder Erläuterungen ergänzt. Auf diese Weise werden verborgene Einflussgrößen wie Bodenstruktur, CO2-Ausstoß oder Thermodynamik für den Betrachter sicht- und erlebbar. 

AuCity-Beteiligung an den VR/AR Learning Days (13.06.2022)

Akteure des Projektes AuCity 3 wirkten erfolgreich an der Gestaltung der VR/AR Learning Days [1] vom 7. bis zum 10.6. mit:

Prof. Dr. Tina Seufert (Universität Ulm) stellte in ihrer Auftakt-Keynote am Dienstag „Effektiv Lernen mit VR/AR? Die Perspektive der Lehr-Lernforschung“ [2] unter anderem Ergebnisse aus dem Projekt AuCity 2 vor.

Am Donnerstag wurde die Plattform 360° Bildung [3] in einem mehrstündigen Online Workshop unter Nutzung mit Synergieeffekten mit dem Projek PARFORCE [4,5] einer interessierten Community vorgestellt. Florian Wehking, Mahsa Mirboland und Heinrich Söbke präsentierten in verschiedenen Vorträgen und interaktiven Formaten Vorteile und Herausforderungen von 360°-Technologie in Bildungskontexten.

Die VR/AR Learning Days sind eine mehrtägige Veranstaltung zu VR und AR in der Lehre. Neben einem Online-Rahmenprogramm, u.a. mit Keynotes, bieten vor Ort teilnehmende zumeist akademische Einrichtungen Einblick in ihre Aktivitäten zu VR und AR in Lernkontexten. Die VR/AR Learning Days werden organisiert vom Arbeitskreis VR/AR-Learning [6] der Gesellschaft für Informatik, in dem AuCity-Akteure ebenfalls tätig sind.

Links

[1] Website der VR/AR Learning Days: https://ak-vrarl.gi.de/vr-ar-learning-days
[2] Aufzeichnung der Auftakt-Keynote von Frau Prof. Dr. Tina Seufert: https://th-koeln.sciebo.de/s/rTYmaFsr6tzxCZH
[3] Plattform 360° Bildung: https:/ www.360-degree.education/
[4] PARFORCE - Partnership for virtual laboratories in civil engineering: https://www.uni-weimar.de/de/bauingenieurwesen/professuren/komplexe-tragwerke/forschung/parforce/
[5] VR/AR Learning Days 2022 (Multiplikatorveranstaltung, PARFORCE, 07.06.-10.06.2022): https://www.uni-weimar.de/de/bauingenieurwesen/professuren/komplexe-tragwerke/aktuelles/titel/vrar-learning-days-2022-multiplikatorveranstaltung-parforce-0706-10062022/
[6] GI-Arbeitskreis VR/AR-Learning: https://ak-vrarl.gi.de/

Kurzpodcast "Mixed Reality - Die Zukunft des Lernens" (22.03.2022)

Die gewonnenen Erkenntnisse aus der Forschung zum Einsatz von Mixed Reality in der Hochschullehre sind vielversprechend. Doch wie erleben Studierende die Nutzung von der in AuCity 2 entwickelten virtuellen Lernumgebung? In dem Kurzpodcast „Mixed-Reality – die Zukunft des Lernens?“ von der Studierenden Claire Sirries der Universität Ulm, werden spannende Aspekte der Nutzung aus erster Hand beleuchtet. Zwei Studierende, die Umweltingenieurwissenschaften an der Bauhaus Universität Weimar studieren und an dem Projekt teilgenommen haben, stehen Frage und Antwort zu ihren Erfahrungen und diskutieren mögliche Vor- und Nachteile von digitalen Lernumgebungen..

AuCity 2-Beitrag auf der CHI 2022 (15.03.2022)

Dem AuCity 2-Projektmitarbeiter Tobias Drey aus der Ulmer Forschungsgruppe von Prof. Enrico Rukzio  ist es zusammen mit seinen Kollegen und den weiteren AuCity 2-Projektakteuren Patrick Albus und Prof. Tina Seufert gelungen, die Reviewer der renommierten HCI-Konferenz CHI zu überzeugen. Der Beitrag

Tobias Drey, Patrick Albus, Simon der Kinderen, Maximilian Milo, Thilo Segschneider, Linda Chanzab, Michael Rietzler, Tina Seufert, and Enrico Rukzio. 2022. Towards Collaborative Learning in Virtual Reality: A Comparison of Co-Located Symmetric and Asymmetric Pair-Learning. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’22), April 29- May 5, 2022, New Orleans, LA, USA. ACM, New York, NY, USA, 19 pages. doi.org/10.1145/3491102.3517641

beschäftigt sich damit, wie kollaboratives Lernen zu zweit in Virtual Reality lernförderlich gestaltet werden kann. Hierbei wurde eine Lernumgebung entwickelt, welche zwei Lernende entweder symmetrisch (beide nutzen ein Head-Mounted Display (HMD)) oder unsymmetrisch (eine Person nutzt ein HMD, die andere Person ein Tablet) in einen virtuellen Wald versetzt.

Die Nutzerstudie (N=66) zeigte, dass die symmetrische Lernumgebung Vorteile bezüglich den lernförderlichen Systemeigenschaften Immersion, Präsenz, Player Experience, Cognitive Load und Motivation bietet. Der Beitrag leitet daraus konkrete Guidelines für das Design solcher kollaborativen Lernumgebungen ab.

Die CHI, wie die ACM Conference on Human Factors in Computing Systems auch kurz genannt wird, wird seit 1982 ausgerichtet und ist eine der größten und prestigeträchtigsten Konferenzen im Forschungsfeld Mensch-Computer-Interaktion. Sie wird jährlich von über 3000 Forschern besucht und sie findet in diesem Jahr vom 29. April bis 05. Mai in New Orleans im US-Bundesstaat Louisiana statt.

 

Links

 

 

Forschungsprojekt AuCity 3 bewilligt (07.01.2022)

Forschungsprojekt AuCity 3 bewilligt (07.01.2022)

Kurz vor Weihnachten erreichte uns die Förderzusage für das Forschungsprojekt AuCity 3, dem Nachfolgeprojekt von AuCity 2. AuCity 3 mit Untertitel „Kollaborative und adaptive Mixed Reality in der Hochschullehre am Beispiel des Bauingenieurwesens“ fokussiert die Aspekte der Interaktionen zwischen Studierenden untereinander sowie die Bereitstellung passgenauer Lernaufgaben für die Studierenden. AuCity 3 läuft über 30 Monate vom 1. März dieses Jahrs an bis zum 31. August 2024 und greift auf die bewährten Projektpartner der Universität Ulm und der Bauhaus-Universität Weimar zurück. Das Gesamtprojekt wird vom BMBF in der Fördermaßnahme „Digitale Hochschulbildung“ mit 1,5 Mill. € gefördert, 495 T € gehen dabei an die Bauhaus-Universität Weimar. Geleitet wird das Projekt von Prof. Steffi Zander von der Hochschule Magdeburg-Stendal. Die Bauhaus-Universität Weimar, vertreten durch den Projektleiter Professor Christian Koch (Intelligentes Technische Design) und das Bauhaus-Institut für zukunftsweisende Infrastruktursysteme (b.is), arbeitet insbesondere an der Implementierung praxisnaher Lehr/Lernszenarien und dem Transfer der Erkenntnisse aus Instructional Design und Lernpsychologie unter Nutzung innovativer Mixed Reality-Technologien in die Lehre des Bauingenieurwesens.

Lernerfolg durch MR-Anwendungen

Studien zu Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) – zusammengefasst durch den Begriff Mixed Reality (MR) belegen, dass diese Anwendungen in Bezug auf die Darstellung räumlicher Informationen tatsächlich Vorteile bieten, die durch bisherige digitale Medien nicht adressiert werden konnten. Die Möglichkeit, räumliche Informationen realitätsnah in drei Dimensionen abzubilden und Interaktionen zwischen Lernenden und Objekten im Raum zu ermöglichen, werden als lernförderlich als besonders motivierend angesehen. Besondere Vorteile für kognitive Prozesse in ingenieur-wissenschaftlichen Kontexten werden darin gesehen, dass AR-Anwendungen die Möglichkeit bieten, reale Objekte und räumliche Informationen mit zusätzlichen Informationen, wie Erläuterungen oder Formeln zu ergänzen. Die gleichzeitige räumlich und zeitlich nahe Präsentation zusammengehörender Informationen (Kontiguitätsprinzip) kann dabei besonders Lernende mit geringem Vorwissen, geringem räumlichen Vorstellungsvermögen oder ungünstigen motivationalen Voraussetzungen unterstützen, indem das mentale Zusammenbringen der verschiedenen Repräsentationsformen erleichtert und ein unmittelbarer Bezug zur Realität dargestellt wird. Dies kann zudem die wahrgenommene kognitive Belastung reduzieren. Dennoch sind die Befunde zu Lerneffekten von AR- und VR-Anwendungen uneinheitlich. Ob die Nutzung virtueller Umgebungen tatsächlich lernförderlich, entlastend und gleichzeitig Motivation und Lernfreude fördern kann, könnte ganz maßgeblich von den Eingangsvoraussetzungen des Lernenden abhängen.

Die zweite Phase  AuCity 3 adressiert weiterführend die zentralen hochschul- und bildungspolitischen Ziele der Berücksichtigung der Heterogenität Studierender sowie der Förderung kollaborativer, interdisziplinärer Zusammenarbeit und überfachlicher digitaler und sozialer Kompetenzen. Die identifizierten Gelingensbedingungen werden in einem Transfermodul zusammengefasst, welches die Erkenntnisse in andere hoch- und schulische Bildungseinrichtungen gewährleistet. Diese zentralen Ziele werden in zwei Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkten – Adaptivität und Kollaboration – fokussiert.

Ziele und Forschungsfragen

Adaptivität. In der ersten Förderphase wurde untersucht, welchen Aufschluss prozessbasierte Interaktionsdaten über kognitive und motivationale Prozesse liefern können und welchen Einfluss kognitive und motivationale Lernendeneigenschaften auf das Lernen haben. Diese Erkenntnisse werden nun angewendet, um adaptive MR-Anwendungen zu entwickeln und hinsichtlich ihrer Effektivität in Bezug auf Lernen und Motivation experimentell zu untersuchen. Adaptive Technologien zeichnen sich dadurch aus, Lerninhalte und Unterrichtsaktivitäten auf Grundlage einer fortlaufenden Analyse der Lernenden dynamisch bereitzustellen und anzupassen (Liu et al. 2020). Sie dienen damit der individuellen Förderung und der Berücksichtigung heterogener Lernvoraussetzungen. Die Berücksichtigung individueller Lernvoraussetzungen und Lernwege hat positive Effekte auf motivationale und kognitive Bedingungen des Lernens (Seufert, 2020). Hinsichtlich der Adaptivität digital gestützter Lehr-Lernszenarien in MR sind zahlreiche technische und didaktische Varianten für die Umsetzung von Adaptivität denkbar, welche sich in der Komplexität der technischen Realisierung und technischer Voraussetzungen unterscheiden. Erste Studien hierzu zeigen, dass Adaptivität in MR-Umgebungen sich positiv auf das Lernen auswirkt (Alam et al., 2017), jedoch fehlen systematische Studien zur Wirksamkeit adaptiver MR für unterschiedliche Lernziele, motivationale Faktoren und letztendlich auch zur Wirksamkeit und Akzeptanz unterschiedlicher Adaptionsmethoden in hochschulischen Lernumgebungen (Liu et al. 2020). Aus Förderphase 1 ist bekannt, dass auch niedrigschwellige MR-Szenarien von Lehrenden und Studierenden positiv eingeschätzt werden (s. Teil A). Diese Ergebnisse sollen nun systematisch erweitert werden. Die didaktischen Einsatzszenarien und technischen Umsetzungsmöglichkeiten werden empirisch untersucht, um die folgenden Fragen zu beantworten.

1a)   Didaktische Basis: Wie sehen didaktische Einsatzszenarien aus, in denen Lernmaterialien adaptiv auf der Basis der (a) kognitiven, motivationalen Lernvoraussetzungen und (b) prozessbasierten Interaktionsdaten eingesetzt werden? Sind die Varianten der Adaptierbarkeit effektiv im Hinblick auf Motivation und Lernerfolg?

1b)   Technische Basis der Adaptierbarkeit: Wie können die in der ersten Phase identifizierten Lernvoraussetzungen und prozessbasierten Interaktionsdaten genutzt werden, um MR-Anwendungen auf technischer Ebene adaptiv zu gestalten und hohe Usability und Akzeptanz zu gewährleisten?

1c)   Welche Rahmenbedingungen sind für ein Gelingen adaptiver Lehr-Lernszenarien in MR-Lernanwendungen für ingenieurwissenschaftliche Fragestellungen notwendig hinsichtlich der technischen Infrastruktur und Ausstattung sowie der digitalen Kompetenzen auf Seiten der Lehrenden und Lernenden?

1d)   Wie können die Erkenntnisse zur Adaptivität in einem Transfermodul Anwendenden als Entscheidungsgrundlage zum Instruktionsdesign von MR dienen?

Kollaborative MR-Anwendungen - Mehrbenutzerinteraktionen. In der zweiten Förderphase soll der Fokus vermehrt auf didaktische Einsatzszenarien im Feld gelegt werden, um Gestaltungsmöglichkeiten in realitätsnahen Lernumgebungen zu prüfen. Dabei ist eine der zentral notwendigen Erweiterungen aus didaktischer Sicht das kollaborative Arbeiten mit MR-Anwendungen. Kollaborative didaktische Szenarien werden – unabhängig von der Nutzung digitaler Kollaborationstools – als besonders lernförderlich angesehen, weil sie Lernenden ermöglichen, in sozialen Arrangements gemeinsam und motiviert zu lernen, sich weiterzuentwickeln und durch Austauschprozesse in die Zone der proximalen Entwicklung zu gelangen, an genau den Bereich des eigenen Wissens, an dem man sich weiterentwickelt. Gelingende kollaborative Lernszenarien erfordern jedoch eine positive Interdependenz der Lernenden, individuelle Verantwortlichkeit, förderliche Interaktionen, kooperative Lerntechniken und reflexive Prozesse (Hasselhorn & Gold, 2017). Es stellt daher nicht nur technisch eine große Herausforderung dar, Kollaboration in MR zu ermöglichen (Gugenheimer et al., 2017; Jansen et al., 2020), sondern auch didaktisch und in der Abstimmung didaktisch-technologischer Prozesse aufeinander (Weinberger et al. 2020). Kollaborative MR-Szenarien können auf vielfältigste Weise umgesetzt werden. Mögliche Varianten sind synchrone oder asynchrone, lokale oder ortsunabhängige (Villanueva, A., 2020) sowie symmetrische oder asymmetrische Kooperation über unterschiedliche Endgeräte (Gugenheimer et al., 2017; Jansen et al., 2020; vgl. Wald VR). Gerade die asymmetrischen Anwendungsfälle bieten hier Möglichkeiten multimodaler Interaktion aus der Nutzung von Einzelnen (Drey et al., 2020) in die kollaborative Nutzung zu überführen. Diese Designmöglichkeiten sollen bezüglich ihrer Auswirkungen auf Lernumgebungen untersucht werden, um Handreichungen für Forschung, Lehre und Entwicklung zu veröffentlichen.

Verschiedene Studien belegen, dass kollaborative MR-Szenarien das Lernen unterstützen (Wolf et al., 2020), jedoch fehlen noch systematische Studien zur Wirksamkeit verschiedener Varianten kooperativer MR-Lernszenarien in der (hochschulischen) Bildung. Es stellen sich demnach Fragen, ob und wie kollaborative Szenarien in MR technisch effizient realisierbar sind und wie diese didaktisch sinnvoll und lernwirksam zu gestalten sind. Folgende Forschungsfragen leiten daher diesen Schwerpunkt im Projekt:

2a)   Didaktische Basis: Sind die Varianten der Kollaboration effektiv im Hinblick auf Motivation und Lernerfolg? Welche didaktischen Bedingungen (z. B. Rollenverteilungen, instruktionale Bedingungen, Aufgabenarten) gewährleisten einen effektiven Einsatz der Kollaborationstools hinsichtlich Motivation und Lernerfolg?

2b)   Technische Basis: Wie können identifizierte didaktische kollaborative Einsatzszenarien technisch umgesetzt werden? Welche kollaborativen Interaktionsmetaphern sind besonders geeignet, um Kollaboration in AR und VR mit hoher Usability und Akzeptanz zu gewährleisten? Welche technischen Guidelines für kollaborative Lernszenarien können daraus abgeleitet werden?

2c)   Von welchen technischen und organisatorischen Rahmenbedingungen (Infrastruktur und Ausstattung, digitalen Kompetenzen auf Seiten der Lehrenden und Lernenden) hängt der effektive Einsatz von MR-basierten Kollaborationstools ab?

2d)   Wie können die Erkenntnisse zur Kollaboration in einem Transfermodul Anwendenden als Entscheidungsgrundlage zum Instruktionsdesign von MR dienen?

Publikationen

AuCity 2/3 bei ResearchGate

2022

[62] Mirboland, M., Tasliarmut, F., Abrahamcyzk, L., Koch, C. (2022). A mixed reality application for holographic structural analysis experiments. Proceedings of the 2022 European Conference on Computing in Construction. http://www.doi.org/10.35490/EC3.2022.206

[61] Tasliarmut, F., Vogt, A., Montag, M., Zander, S., Koch, C. (2022). Conducting user studies in engineering education during the COVID-19 pandemic. Proceedings of the 2022 European Conference on Computing in Construction. http://www.doi.org/10.35490/EC3.2022.207

[60] Wehking, F., Wolf, M., & Söbke, H. (2022). Authoring Educational 360° Models: Experiences from Higher Education in Environmental Engineering. Proceedings of DELFI Workshops 2022. Karlsruhe: Gesellschaft für Informatik e.V.

[59] Drey T., Janek J., Lang J., Puschmann, D. , Rietzler M., and Rukzio, E. ( 2022). SpARklingPaper: Enhancing Common Pen- And Paper-Based Handwriting Training for Children by Digitally Augmenting Papers Using a Tablet Screen. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 6, 3, Article 113 (September 2022), 29 pages. https://doi.org/10.1145/3550337

[58] Hartwig, S., Schelling, M., Onzenoodt, C. V., Vázquez, P. P., Hermosilla, P., & Ropinski, T. (2022). Learning Human Viewpoint Preferences from Sparsely Annotated Models. In Computer Graphics Forum

[57] Drey T., Albus P., der Kinderen S., Milo, M., Segschneider T., Chanzab, L.,  Rietzler, M., Seufert, T., and Rukzio, E. (2022). Towards Collaborative Learning in Virtual Reality: A Comparison of Co-Located Symmetric and Asymmetric Pair-Learning. In CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’22), April 29-May 5, 2022, New Orleans, LA, USA. ACM, New York, NY, USA, 19 pages.  doi.org/10.1145/3491102.3517641

Transferaktivitäten

[3] Workshop im Rahmen der Ideenlabors 2022  zum Thema "360 Bildung: Virtuell Vor-Ort Lernen",  10.06.2022, Bauhaus-Universität Weimar.

[2] Workshop im Rahmen der VR/AR Learning Days 2022  zum Thema "360 Bildung",  09.06.2022, online

[1] Keynote von Frau Prof. Dr. Tina Seufert im Rahmen der VR/AR Learning Days 2022 mit dem Thema "Effektiv Lernen mit VR/AR? Die Perspektive der Lehr-Lernforschung",  07.06.2022, online (Aufzeichung)

Ergebnisse der ersten Phase »AuCity 2«

Ergebnisse AuCity 2