Alice in Wood-Land
Ein radikaler Perspektivenwechsel soll Studierenden den anatomischen Aufbau von Holz auf eine neue Art vermitteln. Anders als beim herkömmlichen mikroskopischen Ansatz sollen sich dabei nicht nur die Dimensionsverhältnisse ändern, sondern vielmehr -ähnlich wie bei Alice im Wunderland- die Blickwinkel der Studierenden. Basierend auf bereits vorhandener Datensätze auf früheren Forschungsvorhaben an der Imaging-Beamline des Helmholtz-Zentrum Hereon am Deutschen Elektronensynchrotron sollen dazu aus diesen synchrotronstrahlungsbasierten Röntgenmikrotomographien diverser Holzarten in einem ersten Schritt 3D Holzkörper rekonstruiert und mit Blick auf eine optimale Darstellung der anatomisch-strukturellen Besonderheiten der verschiedenen Zellen aufbereitet werden. Im nächsten Schritt sollen die 3D-Holzkörper in eine virtuelle Realität übertragen werden. Bereits zu diesem Zeitpunkt soll es möglich sein, den Holzkörper virtuell mittels VR-Brille zu betreten und zu erkunden. Um den Fokus auf spezifische strukturelle Merkmale des jeweiligen Probekörpers zu lenken soll in einem letzten Schritt der Datenverarbeitung und des Programmierens eine AR konstruiert werden, die diese erlebbar macht. Zum Ende der Projektlaufzeit soll die Implementierung in eine Lehrveranstaltung getestet werden. Basierend auf der Auswertung dieser Lehreinheit können dann noch finale Modifikationen an den VRs / ARs vorgenommen werden.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Innovatives chirurgisches Nahttraining mit AR
Die am häufigsten auftretende geburtshilfliche Komplikation stellt der Dammriss dar. Diese Art der Verletzung wird chrirurgisch mit Nähten behandelt.Um die Fähigkeiten zur Durchführung einer korrekten Wundversorgung durch chirurgische Nähte zu erreichen, bedarf es einer ausreichenden Übung auch um den Patient*innen keine Schmerzen zu bereiten und eine schnelle Wundheilung ohne weitere Komplikationen zu ermöglichen. Während heutzutage hauptsächlich an Materialien wie Obst (z.B. Bananen), Tafelschwämmen oder Tierbestandteilen (Schweinefüße, Rinderzungen etc.) das Nähen geübt wird, verfolgen wir das Ziel das Üben an anatomisch korrekten und realistischen Modellen unterstützt durch modernste Technik wie Augmented Reality (AR) zu ermöglichen. Die Vorteile dieses Ansatzes liegen auf der Hand:1. Modelle sind hygienisch und desinfizierbar2. Modelle lassen sich nachhaltig mehrfach "benähen"3. Durch AR lassen sich verschiedene Szenarien an einem einzigen Modell verwirklichen (z.B. auftretende Blutungen)4.Durch den hohen Realitätsbezug fällt der Übergang auf das natürliche Vorbild viel leichter d.h. mögliche Verunsicherungen im realen Einsatz werden vermindert.5. Das Modell läßt sich durch entsprechende Modfikation auch auf andere Situationen d.h. Verletzungen übertragen und findet somit eine breite Anwendung. Der unschlagbare Vorteil unserer Simulationen ist Ihre Wiederholbarkeit gepaart mit Realitätsnähe und der Möglichkeit Szenarien für verschiedene Berufsgruppen zu trainieren.
Projekt anzeigen
Entwicklung des Stud.IP-Plugins „coLearn!“
Das Lernen in Kleingruppen bietet hervorragende Möglichkeiten zur Förderung studentischen Lernens. coLearn!, ein Stud.IP-Plugin, das an der Universität Augsburg entwickelt wurde, unterstützt Lehrpersonen darin, Kleingruppenarbeit strukturiert zu planen und in ihren Vorlesungen, Seminaren oder Übungen umzusetzen. coLearn! bietet Lehrenden – basierend auf Erkenntnissen der empirischen Lehr-Lernforschung - die folgenden Möglichkeiten: (a) Erstellen von Aufgaben, die von Studierenden gelöst werden sollen, (b) Bildung von Kleingruppen zur Bearbeitung von Aufgaben, (c) didaktische Strukturierung der Kleingruppenkooperation durch Vergabe von Rollen, Phasen und je spezifischen Anweisungen, (d) vielfältige Möglichkeiten zur Überwachung des Kooperationsprozesses für die Lehrperson.
Maßnahme anzeigen
Bot or Not? Differences in Cognitive Load Between Human- and Chatbot-Led Post-Simulation Debriefings
Understanding how different debriefing formats impact learner’s cognitive load is crucial for designing effective post-simulation reflection activities. This paper examines cognitive load after post-simulation debriefings facilitated either by a human instructor or a generative AI Chatbot. In a controlled study with N = 45 educational science students, 23 participants engaged in a lecturer-facilitated debriefing, while 22 completed a chatbot-guided session. Cognitive load was assessed across intrinsic, extraneous, and germane dimensions. Results revealed no statistically significant differences between the two debriefing methods. Future research should examine AI-led debriefings with larger samples and employ complementary measures of cognitive load to provide a more comprehensive understanding.
Publikation anzeigen