AR in science education – an AR based teaching?learning scenario in the field of teacher education

Mit Augmented Reality angereicherte Lehr-Lernsettings gewinnen sowohl im Schulfach Chemie als auch in anderen naturwissenschaftlichen Fächern immer mehr an Bedeutung. So erwähnen viele Publikationen die positiven Effekte solcher digital angereicherter Lehr-Lernprozesse, geben jedoch nur selten darüber Auskunft, welche Eigenschaften der erweiterten Realität hierfür verantwortlich sind. Dieser Beitrag stellt ein Bewertungsraster vor, mit dessen Hilfe es ermöglicht wird, Bezug auf medien- und fachdidaktische Aspekte hin zu bewerten. Des Weiteren wird eine exemplarische Darstellung Umsetzung eines angereicherten Kontext Nachhaltigkeitsbildung vorgestellt. Teaching-learning settings enriched with augmented reality are becoming increasingly important both the school subject of chemistry and other natural science subjects. Thus, many publications mention positive effects such digitally teaching-learning processes, but rarely provide information about which characteristics responsible for this. This paper presents evaluation grid allows to evaluate a focus on media didactical aspects. Furthermore, exemplary presentation implementation setting context sustainability education is presented. In den letzten Jahren Augmented-Reality (AR)-gestützte Bereich des Schulfachs Schulfächern deutlich AR hierbei Erweiterung physischen mittels digitaler Informationen sowie verschiedener Techniken dar. Dies wurde bereits verschiedenen diskutiert 1-4. Für Lehr-Lernforschung sind AR-Lehr-Lernsettings (AR-LLS) von Interesse, da ihnen zum einen unterrichtsrelevante Parameter – wie bspw. Motivation oder Selbstwirksamkeit nachgesagt werden 5-7 inzwischen Softwarelösungen Erstellen AR-Anwendungen für Personen ohne Programmierkenntnisse zur Verfügung stehen nötige Hardware Nutzung dieser Technik Schulen vorhanden ist. Aus Tatsache ergibt sich Bedarf Gestaltungs- Bewertungskriterien, Aufschluss geben, was didaktisch „wirksames“ AR-Lehr-Lernszenario ausmacht. Das Projekt ARtiste (Augmented teaching technology education) beschäftigt diesem Forschungsdesiderat lieferte einige Forschungsergebnisse, Review, Gestaltungsparameter, erstmals durch Krug et al. 2 veröffentlicht Publikation Tschiersch 1 verfeinert wurden. Im folgenden zunächst aktualisierte Ergebnisse aus dem mögliches Beurteilung AR-Lehr-Lernszenarien vorgestellt, welches erwähnten Gestaltungsparameter bezieht. Abschließend soll AR-LLS vorgestellt werden. Die bisherigen Erkenntnisse beruhen einem Großteil Ergebnissen Reviews, Beginn Projekts durchgeführt wurde. bezüglich untersuchten Literatur wurden 1, 2, 8 sollen nun aktualisiert Durch Betrachtung Review konnte festgestellt werden, dass fast alle gefundenen drei Kategorien einteilen lassen: erstens Anreicherung Experimenten, zweitens das „Sichtbarmachen Unsichtbarem“ drittens Unterstützung papierbasiertem Lernen. Diese können kombiniert somit überschneiden (Abb. 1). Eine vierte Kategorie „Sonstiges“ umfasst dabei AR-LLS, nicht kategorisiert konnten. Einsatzmöglichkeiten Lehr-Lernszenarien. Experimenten bezieht darauf, chemische Experimente digitale Reality) erweitert bzw. ergänzt Art Verschmelzung Information kann sehr stark variieren. einer digitalen Beschriftung über zusätzliche Form Videos, Texten Sounddateien bis kompletten Substitution ganzer Experimentalbestandteile reichen. Auch „Digitalisierung“ gesamten Experiments unter bestimmten Voraussetzungen sinnvoll sein, z. B. aufgrund Sicherheitsvorschriften mangelnder Laborausstattung. Unter Umständen dies sogar einzige Möglichkeit Durchführung bestimmter sein 9. dreidimensionale Darstellungs- Interaktivitätsmöglichkeiten hier immersiveres Lernerlebnis bei reinen Bildschirmexperimenten möglich. Beispiele solche Arbeiten finden anderem 10-12. geht darum, sichtbare Prozesse mithilfe visualisieren damit Verständnis Studierenden Schüler:innen bestimmte Vorgänge Themenbereiche fördern. lassen Bereiche einteilen: kleinsten visuell erfassbaren Dingen, Prozesse, Strahlung submikroskopische Strukturen 13, große Objekte Galaxien, Sonnensystem Planeten 14, sogenannter Blackboxprozesse Begriff verstehen wir außen Begebenheiten kaum schwierig betrachtet können. Hochöfen, Atomreaktoren lediglich teure Elektrogeräte sein. Lernen (meist analogen) Arbeitsblättern, Büchern Plakaten. Hier Hilfestellungen Informationen, Filmen, Texten, 3D-Modellen usw., liefern Lernenden selbstregulierte fördern 15-17. Ebenso ermöglicht, gestufte stellen Differenzierung Lernende Förderbedarfen ermöglichen. bieten Huwer 18 Duenser al.[19]. Wie erwähnt zunehmenden Verfügbarkeit Bildungseinrichtungen Erstellung eigener AR-Anwendungen, Programmierkenntnisse, Bewertungskriterien. Hierfür ermittelt definiert, gelungene medien(fach)didaktische, naturwissenschaftsdidaktische technische begründet 2. Auf Grundlage erstellt, indem einzelnen Parametern sogenannte Indikatoren hinzugefügt wurden, ihre An- Abwesenheit deren Ausprägungsgrad Auskunft Gewichtung gibt. jeweiligen entstammen meist denselben Quellen, denen zugrunde liegen. „Inhaltliche Nähe Realität“ „Adaptivität“ uns definiert. ausschließlich verwendeten sondern bewertete Gesamtheit Lehr-Lernszenarios. dieses Bewertungsrasters durchgeführten Untersuchungen ergeben jedes eigenes Profil, prozentualen Ausprägungen besteht besseren Verständlichkeit Heptagon visualisiert wird. vorgestellte Raster Instrument darstellen, kriterienbasierten Vergleich Forschung Lehrkräften gezielte Auswahl ermöglicht. 2). Beispielhafte Profils bewerteten Heptagons. Slater Wilbur 20 Immersion dadurch sie Technologie beschrieben kann, Grad gibt, umhüllend, umfassend lebendig Anwendung Sinnen Anwenders Illusion alternativen vermittelt. Festlegung Grades Anzahl involvierten Sinne Bewertungsgrundlage verwendet. Somit hängt Parameters davon ab, ob visuelle, auditive, haptische, olfaktorische gustatorische Sinn innerhalb angesprochen Dementsprechend Bewertung zwischen eins fünf Interaktivität Schulmeister 21 bewusstes Handeln Agieren (im Interaktion) Gegenstand, Objekt Inhalt Multimediakomponente definiert vom Interaktion abgegrenzt, Kommunikation reserviert teilt sechs aufeinander aufbauende Stufen ein: betrachten rezipieren multiple Darstellungen Repräsentationsform variieren Komponenten beeinflussen Repräsentation konstruieren generieren Konstruktive manipulierende Handlungen situationsbedingten Rückmeldungen. Von zählt stets höchst erreichte Stufe gibt gesamte an. Der „Kongruenz ist Definition Begriffs „Realismus“ nach McMahan 22 angelehnt worden weiter Sozial- Wahrnehmungsrealismus unterteilt. Sozialrealismus beschreibt, plausibel lebensnah Ereignisse soziale Interaktionen realen hingegen gut äußerliche Merkmale, beispielsweise Aussehen Klang Original entsprechen. Zur sieben herangezogen, Vorhandensein überprüft jeden vorhandenen Indikator steigt Parameters, Wert null erreichen kann. Plausibilität: mediale ist, Inhalte vergleicht. Molekülen diesen Themenbereich fördern, wäre Sicht unplausibel, Moleküle wahrnehmbar Plausibilität Optik augmentierten Objekte. Lebensnähe: vergleicht Lebensnähe Ereignissen Realität. Hierbei muss persönliche Zielgruppe beachtet chemischen Chemiestudierende bezeichnet simulierte Flug Lichteffekte: beschreibt Erscheinungsbild Hinblick An-/Abwesenheit Lichteffekten. Schatteneffekt: Schatteneffekten. 3D-Registrierung: Anteile festzugeordnete Plätze dreidimensionalen Raum einnehmen diese beibehalten. Proportionen: beschriebt Richtigkeit Proportionen. Fotorealismus: fotorealistische Darstellung. Sie erfordert hohen Detailgrad. Nahe temporale, lokale kausale Faktoren Trackingmethode („technische Erfassung“ 2D- 3D-Elementen AR-App) selbst Um Überschneidungen vermeiden, erfolgt keine Programminhalte Merkmale. herangezogen. Temporale Abläufe zeitliche Geschehen korrekt ablaufen. Als unplausibel gelten Abläufe, Zeitraffer- Zeitlupenfunktionen beschleunigt verlangsamt Lokale positioniert physikalischen Gesetzmäßigkeiten gehorchen, Schwerkraft. Unplausibel könnten Fall schwebende schwimmende Wasser Kausale logische Beziehung Ursache Wirkung vorliegt. Plausibel könnte Reaktion zwei Edukten Produkt entsteht. Sinnvolle Wahl Tracking-Methode: verwendete Tracking-Methode gewählt verschiedene Arten Tracking, markerbasiertes markerloses Tracking GPS-Tracking. Methode: inhaltlichen Szenario hat. 3D-Modell Wassermoleküls Marker Thema während MergeCube 3D-Marker Adaptivität Fähigkeit Programms Person Situationen anzupassen. um weitere Definitionen Paramythis Loidl-Reisinger 23 Informationstechnik Söldner 24 Kombination Aktivitäten Nutzer:innen, Veränderungen Situation Punkte gemeinsam dynamische Veränderung Lehr-Lernprozesses Anpassung Softwareelements Diensts verstanden 8. vier höchste angibt. 1: Keine erkennbare Adaptivität. Weder Anwender Programm seinen Bedürfnissen anpassen, noch Anpassungen vorgenommen. 2: vor Einstellungen vornehmen verändernde Bedürfnisse, Klassenstufe, Fachgebiet anpassen. 3: Verlauf Schwierigkeitsgrad, Hilfen anfordern. 4: System reagiert automatisch Nutzeraktivitäten, Situationen, Sensordaten Eingabeinformationen ausgewertet „Spiel-Elemente“ folgt Ansatz, „Gamifizierung“ Lehr- Lernszenarios Steigerung motivieren 25. acht Rules/Goals: an, klares Ziel Regelwerk sollte verständlich führende Handlung begünstigen. Conflict/Challenge: Herausforderungen konfrontiert. Mögliche vielfältig darin bestehen, Dinge erraten, erkämpfen verhindern. Control: eigene Manipulationen vorzunehmen. Control Gefühl Handlungsfähigkeit Selbstbestimmung auslösen entstehen, Strategien Vorgehensweisen auswählen unterschiedliche Wege Assessment: Fortschritte misst, Punkten, Leveln sonstigem Feedback. Action Language: Vermittlung Aktionen Entscheidungen möglich Verwendung Joysticks, Würfeln, Karten, Gesten, Sprache usw. erfolgen. Human Interaction: gesellschaftlichen Aspekt beinhaltet. betrifft „realen“ Anwendern AR-LLS. Environment: bestimmtes Umfeld gebunden überall einsetzbar wenn frei Game Fiction: Story/Narrativ besitzt, „Bedeutung“ „Tiefe“ verleiht. „Komplexität“ Struktur vermittelten Aufgabe basiert ESNAS-Modell 26, Kompetenzmodell Sekundarstufe 1. Dieses Modell zielt darauf Entwicklung Schulaufgaben Biologie, Physik gemeinsame Basis schaffen. qualitativ hochwertiger Testaufgaben Überprüfung Bildungsstandards Naturwissenschaften gedacht 26. Komplexität inhaltliche kognitive Aufgabe, wobei höheren höherer Anspruch Bearbeitenden umfangreichere Aktivität verbunden jeweils aufbauenden entspricht höchsten zutreffenden daher Fakt: Bezeichnungen biologischen, chemischen, Größe, Eigenschaft Variable beschrieben. Fakten: miteinander verbundene Fakten dargestellt, 3, Zusammenhang: funktionelle Beziehungen (Funktionen, Relationen, Zusammenhänge) dargestellt beschrieben, wodurch Zusammenhang 4, Zusammenhänge: Zusammenhänge verknüpft Kreisprozesse 5, übergeordnetes Konzept: Konzept sodass konkreten unabhängig anwendbar Ziele bestehen Evaluation Gestaltungskriterien, ebenso darin, Best-Practice-Beispiele entwickeln, Studium eingesetzt Thematisch so entstehenden 17 Sustainable Development Goals Vereinten Nationen (SDGs) angesiedelt Säulen Nachhaltigkeit (Ökologie, Ökonomie, Soziales) beinhalten. ersten prototypischen Best-Practice-Beispiels ARtiste, Tablet-gestütztes AR-Lernspiel Mikroplastik entwickeln. Hierzu Lernziele Spiel-Elemente, einbezogen. Abb. 3 zeigt hierzu gehörende Bewertungsraster, Ausprägungsgrade entnommen Exemplarisch erreicht Spiel 100 % Spiel-Elemente. lässt zurückführen, Kapitel 3.6 aufgeführten vorgestellten Einsatz kommen. AR-Lernspiels. Mischung Inhalten entworfen. Spielfeld Spielsteine Würfel bewusst physikalisch belassen, haptische Komponente hinzuzufügen Spielenden „gewohntes“ Spielerlebnis liefern, konventionellen Brettspielen bekannt Spiels liefert Spielemanager App, Tablets installiert wichtigen anzeigt AR-Inhalte überträgt 4). Links: Prototypischer Aufbau Spiels. Rechts: Erste Version Spielemanagers. entstandene Grund genommen Teilen: Einleitung Themenbereich, selbst, welchem gesammelt Gelerntes vertieft abschließende Reflexion Themas. aufgebaut, mehrere Dilemmata-Situationen auftreten Spieler treffen müssen, weiteren Spielverlauf entscheidend Zwischen Einzelnen erleben Breakout-Rooms, erlebt 5). Schematische Lehr-Lerneinheit. Jeder Breakout-Room unterscheidet kommenden Inhalte. Fachs kommt vollständig digitalisiertes Experiment Einsatz, Mikroplastikfasern Fließgewebe extrahiert untersucht Zweck reales ersetzen, Ortsunabhängigkeit ermöglichen, Laborgerät Chemikalien es, chemiespezifische Kenntnisse durchzuführen, klare Anweisungen erhalten Arbeitsschritte Tastendruck ausgeführt gewährleistet, Studierende allen Fachbereichen erfolgreich abschließen enthaltenen verinnerlichen basierte Lehr-Lernszenarien spielen Lernprozess wichtigere Rolle. einerseits zielgerichtet andererseits bestehende können, schlagen vor. Limitationen Rasters kein Evaluierung darstellt, Kategoriensystem abbildet, verglichen Gleichwohl schließen aus, zunehmende didaktische zukünftige Überarbeitung Parameter, komplette Entfernen Hinzufügen Parametern, erforderlich Wir danken Ministerium Wissenschaft, Kunst Baden-Württemberg Förderung „ARtiste“. Open Access Veröffentlichung organisiert DEAL. Manuel studierte Biologie Lehramt Er promoviert mediendidaktische Gestaltung am Lehrstuhl Prof. Universität Konstanz. Valerie Czok Architektur Zukunftsforschung. mediendidaktischen Fachbereich Biologie-Didaktik Dr. Holger Weitzel Pädagogischen Hochschule Weigarten. Sascha Müller Digitale Medien (B. A.) Ulm Medien- Bildungsmanagement (M. pädagogischen Weingarten. Stefan Kruse, Johannes Professor Fachdidaktik Schwerpunkt Konstanz PH Thurgau. forscht seit einigen Bereichen Digitalisierung Chemieunterricht. besonderes Forschungsinteresse medienfachdidaktischen Lehr-Lernumgebungen Professionalisierungsforschung (DiKoLAN/TPaCK/DPaCK). Seit 2019 leitet er AG Chemieunterricht (GDCH-ChU). Kruse hat Professur Didaktik Ingenieurwissenschaften Weingarten inne. Mitbegründer Center Excellence Technology Education-Network (CETE-Network) Geschäftsführer Deutschen Gesellschaft Technische Bildung. Seine Forschungs- Lehrschwerpunkte Lehr-Lernprozesse technischen Aktuelle Themen Integration Reality, Kompetenzen Bildung Implementierung Energiewende Technischen Lernens Forschungsschwerpunkte liegen fachdidaktischer Lehr-Lernforschung, insbesondere Fragen naturwissenschaftlicher Fach- fächerübergreifenden Unterricht (angehenden) Lehrkräften. Technologien fachliche Lernprozesse liegt fachdidaktisch fundierten AR-gestützten Professionalisierung angehender Lehrkräfte. Wolfgang Informatiker Mediendidaktik lehrt dort technologiegestützten Lernen, Fokus VR/AR Gamification.