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Oliver Thomas Dirk Metzger Helmut Niegemann Hrsg.
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Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung
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Virtual und Augmented Reality für Industrie 4.0
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Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung
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Oliver Thomas · Dirk Metzger Helmut Niegemann
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(Hrsg.)
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Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung
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Virtual und Augmented Reality für Industrie 4.0
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Herausgeber Oliver Thomas Universität Osnabrück Osnabrück, Deutschland
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Dirk Metzger Universität Osnabrück Osnabrück, Deutschland
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Helmut Niegemann Universität des Saarlandes Saarbrücken, Deutschland
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ISBN 978-3-662-56550-6
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ISBN 978-3-662-56551-3 (eBook)
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https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3
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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.
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Springer Gabler © Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die nicht ausdrücklich vom Urheberrechtsgesetz zugelassen ist, bedarf der vorherigen Zustimmung des Verlags. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Bearbeitungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichenund Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Der Verlag, die Autoren und die Herausgeber gehen davon aus, dass die Angaben und Informationen in diesem Werk zum Zeitpunkt der Veröffentlichung vollständig und korrekt sind. Weder der Verlag noch die Autoren oder die Herausgeber übernehmen, ausdrücklich oder implizit, Gewähr für den Inhalt des Werkes, etwaige Fehler oder Äußerungen. Der Verlag bleibt im Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutionsadressen neutral.
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Lektorat: Susanne Kramer
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Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier
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Springer Gabler ist ein Imprint der eingetragenen Gesellschaft Springer-Verlag GmbH, DE und ist ein Teil von Springer Nature Die Anschrift der Gesellschaft ist: Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, Germany
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Vorwort
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Das Wissen und die Kompetenzen der Menschen sind nicht nur in der Produktion, sondern insb. auch im Bereich von Dienstleistungen kritische Erfolgsfaktoren der Unternehmen. Daher ist auch die Aus- und Weiterbildung von Mitarbeitern essentiell. Die fortwährende Digitalisierung durch mobile und tragbare Informationssysteme bietet in diesem Zusammenhang neue Chancen für die Aus- und Weiterbildung und ermöglicht eine bis dato nicht erreichte Form des Zugangs zu Lerninhalten – unabhängig von räumlichen, zeitlichen und individuellen Gegebenheiten.
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Im Rahmen des Forschungsprojekts GLASSROOM,1 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) in der Förderlinie Digitale Medien in der beruflichen Bildung (DIMEBB) gefördert (Förderkennzeichen: 01PD14014A), wurde ein bedarfsorientiertes Bildungskonzept entwickelt, das die Potenziale von Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) im Verbund mit neuen digitalen Medien für die berufliche Bildung im Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus unterstützt. Das Projektakronym lautet GLASSROOM, um durch die orthographische Nähe zum Klassenraum (engl.: classroom) die Verbindung der VR-/ARBrillen (engl.: glasses) mit digitalen Lerninhalten zu betonen. Die entstandene „hybride“ Aus- und Weiterbildung besteht aus zwei Konzepten: der Schulung von Mitarbeitern in der virtuellen Realität und der Unterstützung der Mitarbeiter während der Ausführung ihrer Tätigkeiten in der erweiterten Realität.
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Die virtuelle Realität bietet dabei eine Lernumgebung, um z. B. Maschinen und Anlagen zu simulieren sowie Aus- und Weiterbildungsprozesse an diesen virtuell durchführen zu können. Dabei werden die zu bearbeitenden Prozesse den Lernenden Schritt für Schritt erläutert, sodass diese über Einblendungen durch das Lernszenario geführt werden. Die Repräsentation der Maschinen und Anlagen kann über die Nutzung von Konstruktionsdaten realisiert werden. Meist liegen diese in Unternehmen bereits vor, da sie für die Konstruktion und Fertigung von Maschinen und Anlagen benötigt werden. Da es sich dabei um Daten zur Abbildung der 3D-Komponenten handelt, werden diese transformiert und in die virtuelle Realität geladen, um so ein konstruktionsgetreues Abbild der Maschine bzw. Anlage zu erreichen. Diese werden angereichert durch die eigentlichen Abläufe der jeweiligen Dienstleistung, basierend auf bestehenden Prozessmodellen. Die Prozessmodelle werden ebenfalls in die virtuelle Lernumgebung geladen und als Hinweise für den
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1 Das Akronym GLASSROOM steht für „Kompetenzaufbau, -entwicklung und -definition in virtuellen Lebenswelten des Maschinen- und Anlagenbaus“.
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VI Vorwort
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Nutzer angezeigt. Auf diese Weise werden das ablauforientierte Anleiten des Lernenden und interaktive Schulungen ermöglicht. Technisch gesehen wird in der virtuellen Lernumgebung auf VR-Brillen (z. B. Oculus Rift) aufgesetzt. In Kombination mit Körperbewegungserfassungskomponenten (Microsoft Kinect bzw. Leap Motion) wird eine vollständige Interaktion mit virtuellen Objekten ermöglicht.
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Um darüber hinaus die Mitarbeiter in ihrer Ausführung zu unterstützen, wird in der erweiterten Realität auf identische Weise die Unterstützung und Führung durch den Aus- und Weiterbildungsprozess realisiert. Dabei wird auf Basis einer erweiterten Realitätsbrille dem Dienstleistungserbringer der Ablauf zur Durchführung des Serviceprozesses angezeigt und dieser damit durch den Prozess geführt. Aus didaktischen Gründen werden dabei die identischen grafischen Darstellungen wie in der virtuellen Realität wiederverwendet. Dadurch ist es für den Lernenden besonders einfach, die Übertragung aus der virtuellen Lernumgebung in die erweiterte Realität zu vollziehen; die Erinnerung an das virtuelle Lernszenario, in welchem der Lernende den Ablauf erlernt hat, wird bewusst stimuliert. Technisch gesehen werden in der erweiterten Unterstützungsumgebung Augmented-RealityBrillen (Meta One) oder Smart Glasses (Google Glass oder Vuzix M100) eingesetzt, um zusätzliche Informationen vor Ort einblenden zu können.
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GLASSROOM vereint mit diesem Ansatz verschiedene Vorteile: (1) Zunächst ist es möglich, dem Lernenden praktische Aus- und Weiterbildungstätigkeiten zu vermitteln, welche über die Vermittlung von theoretischen Grundlagen hinausgehen. (2) Darüber hinaus werden die Lehrenden entlastet, da diese die Schulungen nur einmalig für die Lernumgebung aufbereiten müssen. Dies ist insb. in der betrieblichen Weiterbildung relevant, um die erfahrenen Mitarbeiter somit zu entlasten. (3) Insgesamt ist ein kostengünstiger Einsatz in Unternehmen jeder Größe möglich, da die Hardwarekomponenten auf Basis aktueller Endgeräte aus dem Bereich der Endkunden stammen. (4) Damit das Gesamtsystem den bestmöglichen Erfolg erzielen kann, wird auf didaktische Gegebenheiten und Vorgaben Rücksicht genommen, sodass das System eine punktgenaue Unterstützung für individuelles Lernen leistet. Dies wird durch unterschiedliche, aufeinander aufbauende Lernszenarien realisiert, welche je nach Erfahrungsstand des Mitarbeiters an unterschiedlichen Stellen begonen werden können. Damit können Dienstleistungserbringer mit unterschiedlichen Vorerfahrungen adäquat eingebunden werden.
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Das Projekt GLASSROOM wurde 2014-2017 in Kooperation der Universität Osnabrück, der Universität des Saarlandes, des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation, der IMC AG und den beiden Anwendungspartnern AMAZONEN-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG und Alfred Becker GmbH durchgeführt. Darüber hinaus waren lokale Bildungseinrichtungen wie Berufsund Meisterschulen als assoziierte Partner mit eingebunden.
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Der vorliegende Herausgeberband Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung – Virtual und Augmented Reality für Industrie 4.0 fasst die Ergebnisse des Forschungsprojekts GLASSROOM zusammen und gibt zugleich einen Überblick über die Gestaltung von AR- und VR-Applikationen für die Aus- und Weiterbildung. Es werden sowohl aktuelle Problemstellungen und Lösungsansätze als auch
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Vorwort VII
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zukünftige Entwicklungsperspektiven betrachtet. Die einzelnen Kapitel fokussieren einerseits die Entwicklung und anderseits die Anwendung mobiler und tragbarer Assistenzsysteme. Der Aufbau des Herausgeberbandes folgt einer Fünfteilung des Gegenstandsbereichs.
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Im ersten Teil des Bandes Grundlagen, Anwendungsszenarien und Technologien stellen Oliver Thomas, Dirk Metzger, Helmut Niegemann, Markus Welk und Thomas Becker die zentrale GLASSROOM-Fallstudie und den Projekthintergrund vor. Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas erweitern das Blickfeld durch einen State-of-the-Art-Vergleich von Augmented- und Virtual-Reality-Technologien zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung. Lisa Niegemann und Helmut Niegemann greifen diese technischen Grundlagen auf und untersuchen die Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung im technischen Service.
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Im zweiten Teil Methoden und Modelle widmen sich Dirk Metzger, Christina Niemöller und Oliver Thomas der Konstruktion und Anwendung der Entwicklungsmethodik für Service-Unterstützungssysteme, die im Rahmen des GLASSROOM-Projekts eingesetzt wurde. Die Modellierung technischer Serviceprozesse zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung wird von Simon Schwantzer und Sven Jannaber thematisiert. Mit dem Design darauf aufbauender digitaler Ausund Weiterbildungsszenarien befassen sich Helmut Niegemann und Lisa Niegemann.
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Im Rahmen des dritten Teils Konzeption und Implementierung werden die beiden zentralen in GLASSROOM entwickelten Informationssysteme vorgestellt. Simon Schwantzer übernimmt diese Aufgabe für das Smart-Glasses-basierte Informationssystem (Augmented Reality) und Matthias Bues, Tobias Schultze und Benjamin Wingert präsentieren die entsprechende Lernumgebung für die virtuelle Realität (Virtual Reality).
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Der vierte Teil Erstellung digitaler Lerninhalte und Evaluation erweitert die vorhergehenden Untersuchungen. Sven Jannaber, Lisa Berkemeier, Dirk Metzger, Christina Niemöller, Lukas Brenning und Oliver Thomas erläutern, wie Smart Glasses als Autorenwerkzeug zur Erstellung digitaler Aus- und Weiterbildungsinhalte verwendet werden können. Die Evaluation der im GLASSROOM-Projekt implementierten Systeme erfolgt anschließend zweigeteilt, einerseits für die Akzeptanz von Smart Glasses für die Aus- und Weiterbildung von Lisa Berkemeier, Christina Niemöller, Dirk Metzger und Oliver Thomas und andererseits für die Evaluation digitaler Aus- und Weiterbildung im virtuellen Raum von Tobias Schultze und Matthias Bues.
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Im fünften und letzten Teil Kooperations- und Geschäftsmodelle analysieren und gestalten Christina Niemöller, Tim Schomaker und Oliver Thomas Geschäftsmodelle im Rahmen des Einsatzes von Smart Glasses in Unternehmen. Die in GLASSROOM verwendeten Produktivitätsmess- und -bewertungsmodelle für komplexe IT-gestützte Dienstleistungen werden von Jennifer Braesch, Christina Niemöller und Oliver Thomas aufgearbeitet. Der Herausgeberband schließt mit einem Beitrag von Friedemann Kammler, Lisa Berkemeier, Novica Zarvić, Bene-
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VIII Vorwort
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dikt Zobel und Oliver Thomas zur Branchenübertragbarkeit und Cross Innovation von Smart Glasses Applications.
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Insgesamt haben die Diskussionen während der Laufzeit des Forschungsprojekts GLASSROOM und bei der Zusammenstellung der einzelnen Beiträge dieses Bandes verdeutlicht, dass das Themengebiet Digitale Medien in der beruflichen Bildung stärker als bisher eine interdisziplinäre Ausrichtung und eine Auseinandersetzung mit fachübergreifenden Vorgehensweisen, Paradigmen und Methoden erfordert. Die Ziele des Projekts konnten nur durch eine Kombination der umfangreichen Erfahrungen der Projektpartner in den Bereichen der Aus- und Weiterbildung, der Bildungstechnologie, der neuen Medien (insb. AR und VR) sowie der Anwendungsdomäne technischer Kundendienst erreicht werden. Wir hoffen, dass der Herausgeberband in diesem Sinne zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung einen nachhaltigen Beitrag leistet.
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Osnabrück und Saarbrücken, im Sommer 2017
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Oliver Thomas Dirk Metzger
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Helmut Niegemann
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Inhaltsübersicht
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Teil I: Grundlagen, Anwendungsszenarien und Technologien ........................ 1
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GLASSROOM – Kompetenzaufbau und -entwicklung in virtuellen Lebenswelten Oliver Thomas, Dirk Metzger, Helmut Niegemann, Markus Welk
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und Thomas Becker............................................................................................. 2
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Augmented- und Virtual-Reality-Technologien zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung – Überblick, Klassifikation und Vergleich
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Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas .......... 20
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung im technischen Service
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Lisa Niegemann und Helmut Niegemann ........................................................... 35 Teil II: Methoden und Modelle....................................................................... 49
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Konstruktion und Anwendung einer Entwicklungsmethodik
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für Service-Unterstützungssysteme Dirk Metzger, Christina Niemöller und Oliver Thomas ...................................... 50
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Modellierung technischer Serviceprozesse zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung
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Simon Schwantzer und Sven Jannaber............................................................... 64
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien
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Helmut Niegemann und Lisa Niegemann ........................................................... 75
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Teil III: Konzeption und Implementierung.................................................... 93 Konzeption und Implementierung eines Smart-Glasses-basierten Informationssystems für technische Dienstleistungen
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Simon Schwantzer............................................................................................. 94
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Konzeption und Implementierung einer VR-Lernumgebung für technische Dienstleistungen
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Matthias Bues, Tobias Schultze und Benjamin Wingert.................................... 113
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X Inhaltsübersicht
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Teil IV: Erstellung digitaler Lerninhalte und Evaluation............................ 125 Smart Glasses als Autorenwerkzeug zur Erstellung digitaler Aus- und Weiterbildungsinhalte Sven Jannaber, Lisa Berkemeier, Dirk Metzger, Christina Niemöller, Lukas
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Brenning und Oliver Thomas .......................................................................... 126
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Akzeptanz von Smart Glasses für die Aus- und Weiterbildung
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Lisa Berkemeier, Christina Niemöller, Dirk Metzger und Oliver Thomas ......... 143
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Evaluation digitaler Aus- und Weiterbildung im virtuellen Raum
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Tobias Schultze und Matthias Bues ................................................................. 157
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Teil V: Kooperations- und Geschäftsmodelle............................................... 169 Einsatz von Smart Glasses in Unternehmen – Analyse und Gestaltung von Geschäftsmodellen
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Christina Niemöller, Tim Schomaker und Oliver Thomas ................................ 170
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Produktivitätsmessung und -bewertung komplexer IT-gestützter Dienstleistungen
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Jennifer Braesch, Christina Niemöller und Oliver Thomas............................... 182
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Smart Glasses Applications – Branchenübertragbarkeit und Cross Innovation Friedemann Kammler, Lisa Berkemeier, Novica Zarvić, Benedikt Zobel und
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Oliver Thomas ................................................................................................ 211
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Inhaltsverzeichnis
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Teil I: Grundlagen, Anwendungsszenarien und Technologien ........................ 1
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GLASSROOM – Kompetenzaufbau und -entwicklung in virtuellen Lebenswelten Oliver Thomas, Dirk Metzger, Helmut Niegemann, Markus Welk
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und Thomas Becker............................................................................................. 2 1 Aus- und Weiterbildung im digitalen Wandel .................................................. 2 2 Bedarfe und Mehrwert digitaler Medien .......................................................... 3 3 GLASSROOM – Konzeption und Zielsetzung................................................. 5
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3.1 Technische Ziele...................................................................................... 5 3.1.1 Kompetenzaufbau in der virtuellen Realität .................................... 5 3.1.2 Kompetenzentwicklung in der erweiterten Realität ......................... 6 3.1.3 Zusammenspiel der Realitäten........................................................ 7
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3.2 Didaktische Ziele..................................................................................... 8 3.3 Anwendungsziele................................................................................... 10 4 Umfeldanalyse und Abgrenzung.................................................................... 12 4.1 Stand der Technik.................................................................................. 12 4.2 Stand der Praxis..................................................................................... 13 4.3 Stand der Wissenschaft .......................................................................... 15 5 Zusammenfassung und Entwicklungsperspektiven......................................... 16 6 Literatur ....................................................................................................... 17
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Augmented- und Virtual-Reality-Technologien zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung – Überblick, Klassifikation und Vergleich Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas .......... 20
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1 Einführung ................................................................................................... 20 2 Anwendungsdomäne technischer Kundendienst............................................. 21 3 Entwicklungsstand........................................................................................ 22
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3.1 State-of-the-Art von Virtual Reality ....................................................... 22 3.1.1 Full-Feature-Endgeräte ................................................................ 23 3.1.2 Mobile- und Low-Budget-Endgeräte ............................................ 24 3.1.3 Mixed Reality.............................................................................. 25
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3.2 State-of-the-Art von Augmented Reality ................................................ 25 3.2.1 Unterstützte Realität..................................................................... 25
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XII Inhaltsverzeichnis
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3.2.2 „Echte“ erweiterte Realität........................................................... 26 4 Klassifikation ............................................................................................... 27
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4.1 Untersuchungskriterien und Klassifikationskategorien............................ 27 4.2 Virtual Reality....................................................................................... 28 4.3 Augmented Reality................................................................................ 30 4.4 Vergleich............................................................................................... 31 5 Fazit und Ausblick........................................................................................ 32 6 Literatur ....................................................................................................... 33
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung im technischen Service Lisa Niegemann und Helmut Niegemann ........................................................... 35
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1 Besonderheiten der Aus- und Weiterbildung im Bereich technischer Kundendienstleistungen ................................................................................ 35
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2 Einsatz der AR-Technik in der Aus- und Weiterbildung bei Klima Becker..... 36 2.1 Aus- und Weiterbildung bisher............................................................... 36 2.2 Erfahrungen mit der AR-Brille............................................................... 38 2.3 VR-System............................................................................................ 40
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3 Weiterbildung mit AR- und VR-Technik bei den Amazonenwerken .............. 40 3.1 Einsatz digitaler Medien in Aus- und Weiterbildung............................... 41 3.2 AR-Brille .............................................................................................. 41 3.3 VR-System............................................................................................ 43
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4 Zusammenfassung der Befragungen.............................................................. 44 4.1 Einsatz von AR- und VR-Technik bei Klima Becker .............................. 44 4.2 Einsatz von AR- und VR-Technik bei Amazonenwerke.......................... 45
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5 Gelingensbedingungen des Einsatzes von AR- und VR-Technologie in der Aus- und Weiterbildung ...................................................................... 46 5.1 Einsatzmöglichkeiten............................................................................. 46 5.2 Qualitätsanforderungen an die Systeme.................................................. 47 5.3 Qualifizierung der Fachkräfte für die Aus- und Weiterbildung................ 47
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6 Literatur ....................................................................................................... 48
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Teil II: Methoden und Modelle....................................................................... 49
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Konstruktion und Anwendung einer Entwicklungsmethodik für Service-Unterstützungssysteme Dirk Metzger, Christina Niemöller und Oliver Thomas...................................... 50
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1 Einleitung..................................................................................................... 50 2 Konstrukte.................................................................................................... 52
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2.1 Anwendungsspezifische Konstrukte ....................................................... 53 2.2 Methodenspezifische Konstrukte............................................................ 53 2.3 Ausgabespezifische Konstrukte.............................................................. 53 2.4 Integrierte Konstruktion eines Service-Unterstützungssystems................ 54
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Inhaltsverzeichnis XIII
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3 Entwurf der Engineering-Methode ................................................................ 54 3.1 Product-Service-Systems-Engineering-Schritte....................................... 55 3.2 Schritte der Wissensbrücke .................................................................... 56 3.3 Information-Systems-Engineering-Schritte............................................. 59
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4 Fazit und Ausblick........................................................................................ 60 5 Literatur ....................................................................................................... 61
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Modellierung technischer Serviceprozesse zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung Simon Schwantzer und Sven Jannaber............................................................... 64
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1 Einleitung..................................................................................................... 64 1.1 Beschreibung von Serviceprozessen....................................................... 64 1.2 Digitalisierung von Serviceprozessen ..................................................... 65 1.3 Serviceprozesse als Grundlage für die digitale Unterstützung.................. 66
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2 Modellierung von Serviceprozessen mit BPMN............................................. 66 2.1 Prozessdiagramme in BPMN ................................................................. 67 2.2 Technische Repräsentation von BPMN .................................................. 70
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3 Erweiterung zur digitalen Unterstützung........................................................ 70 3.1 Metainformationen und Internationalisierung ......................................... 71 3.2 Inhalte in GLASSROOM und Zusammenspiel mit Prozessen ................. 71 3.3 Modellierung der Unterstützungsinformationen...................................... 72 3.4 Verknüpfung von Serviceprozess und VR-System.................................. 73
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4 Zusammenfassung und Ausblick ................................................................... 74
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien Helmut Niegemann und Lisa Niegemann ........................................................... 75
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1 Instructional Design...................................................................................... 75 1.1 Was ist Instruktionsdesign?.................................................................... 75 1.2 Gagnés Ansatz....................................................................................... 75 1.3 Interne und externe Lernbedingungen..................................................... 76
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2 Instruktionsdesignmodelle............................................................................. 76 2.1 Vier-Komponenten-Modell für komplexes Lernen.................................. 77 2.2 Klauers Lehrfunktionen ......................................................................... 77
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3 Ein Rahmenmodell: DO ID........................................................................... 78 3.1 Didaktische Entscheidungen .................................................................. 78 3.2 Qualitätssicherung: Ziele, Projektmanagement und Evaluation ............... 79 3.3 Analysen ............................................................................................... 79 3.4 Entscheidungsfelder............................................................................... 80
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4 Didaktische Entwurfsmuster ......................................................................... 85 5 Ein Assistenzsystem für Praktiker ................................................................. 86 6 Fazit und Ausblick........................................................................................ 88 7 Literatur ....................................................................................................... 89
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XIV Inhaltsverzeichnis
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Teil III: Konzeption und Implementierung.................................................... 93
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Konzeption und Implementierung eines Smart-Glasses-basierten Informationssystems für technische Dienstleistungen Simon Schwantzer............................................................................................. 94
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1 Einführung ................................................................................................... 94 2 Technische Rahmenbedingungen und User Experience für Smart Glasses...... 95
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2.1 Technische Rahmenbedingungen ........................................................... 95 2.2 Möglichkeiten und Grenzen von Smart Glasses...................................... 96 2.3 Richtlinien zum UX Design für Smart Glasses ....................................... 96 3 Basistechnologien und Frameworks .............................................................. 98 4 Prozessaufnahme mit dem GLASSROOM Recording Tool.......................... 100 4.1 Rapid Authoring vs. Modellierung ....................................................... 101 4.2 Aufnahmefunktionen ........................................................................... 101 4.3 Erstellung von Anleitungen.................................................................. 102 4.4 Erfassung eines Schrittes ..................................................................... 102 4.5 Ergänzung und Löschung von Anleitungen .......................................... 104 5 Unterstützung mit dem GLASSROOM Support Tool .................................. 104 5.1 Auswahl einer Anleitung ..................................................................... 105 5.2 Anzeige einer Anleitung ...................................................................... 105 6 Prozess- und Inhaltsverwaltung mit dem GLASSROOM Manager............... 106 6.1 Anforderungen und Konzept ................................................................ 107 6.2 Installation und Konfiguration ............................................................. 108 6.3 Anlegen und Bearbeiten von Anleitungen ............................................ 108 6.4 Bearbeitung der Unterstützungsinformationen...................................... 109 6.5 Synchronisation und Distribution ......................................................... 110 7 Zusammenfassung und Ausblick................................................................. 111 8 Literatur ..................................................................................................... 112
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Konzeption und Implementierung einer VR-Lernumgebung für technische Dienstleistungen Matthias Bues, Tobias Schultze und Benjamin Wingert.................................... 113
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1 Einleitung und Problemstellung .................................................................. 113 2 Eingesetzte VR-Technik ............................................................................. 114
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2.1 VR-Hardware ...................................................................................... 114 2.2 VR-Softwareplattform ......................................................................... 116 3 Nutzerzentrierung ....................................................................................... 117 4 Prozessintegration....................................................................................... 120 5 Datenintegration ......................................................................................... 120 6 Erstellung der VR-Lerninhalte .................................................................... 121 7 Zusammenfassung und Ausblick................................................................. 122 8 Literatur ..................................................................................................... 122
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Inhaltsverzeichnis XV
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Teil IV: Erstellung digitaler Lerninhalte und Evaluation............................ 125
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Smart Glasses als Autorenwerkzeug zur Erstellung digitaler Aus- und Weiterbildungsinhalte Sven Jannaber, Lisa Berkemeier, Dirk Metzger, Christina Niemöller, Lukas Brenning und Oliver Thomas ................................................................ 126
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1 Motivation.................................................................................................. 126 2 Charakterisierung technischer Dienstleistungsprozesse und Implikationen
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für die Modellierung ................................................................................... 128 3 Methode ..................................................................................................... 130 4 Anforderungen für die Modellierung technischer Dienstleistungsprozesse.... 130
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4.1 Immaterialität ...................................................................................... 131 4.2 Integrativität ........................................................................................ 131 4.3 Modularisierbarkeit.............................................................................. 132 5 Laufzeitmodellierung mit Smart Glasses ..................................................... 132 5.1 Sprachendefinition............................................................................... 132 5.2 Prozessmuster...................................................................................... 135 5.3 Implementierung.................................................................................. 135 5.4 Architektur .......................................................................................... 137 6 Demonstrationsbeispiel ............................................................................... 138 7 Zusammenfassung und Ausblick ................................................................. 140 8 Literatur ..................................................................................................... 141
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Akzeptanz von Smart Glasses für die Aus- und Weiterbildung Lisa Berkemeier, Christina Niemöller, Dirk Metzger und Oliver Thomas ......... 143
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1 Einleitung................................................................................................... 143 2 Nutzerakzeptanz im betrieblichen Kontext .................................................. 145
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2.1 Akzeptanzbegriff ................................................................................. 145 2.2 Technology Acceptance Model ............................................................ 147 3 Durchführung der Akzeptanzstudie ............................................................. 148 3.1 Szenario .............................................................................................. 148 3.2 Prototyp............................................................................................... 148 3.3 Fragebogen zum Technology Acceptance Model.................................. 149 3.4 Beschaffenheit der Stichprobe.............................................................. 149 4 Auswertung des Fragebogens...................................................................... 150 4.1 Ergebnisse ........................................................................................... 150 4.2 Korrelationen....................................................................................... 152 4.3 Implikationen ...................................................................................... 153 5 Diskussion.................................................................................................. 154 6 Ausblick ..................................................................................................... 154 7 Literatur ..................................................................................................... 155
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XVI Inhaltsverzeichnis
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Evaluation digitaler Aus- und Weiterbildung im virtuellen Raum Tobias Schultze und Matthias Bues ................................................................. 157
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1 Einleitung................................................................................................... 157 2 Evaluation auf der Agritechnica .................................................................. 158
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2.1 Zielsetzung der Evaluation................................................................... 159 2.2 Technische Voraussetzungen ............................................................... 159 2.3 Wahl des Lehrinhaltes und der Aufgabe ............................................... 160 2.4 Erhebung der Daten ............................................................................. 163 2.5 Ergebnisse........................................................................................... 163 3 Evaluation mit Fachpersonal ....................................................................... 165 3.1 Ziel der Evaluation .............................................................................. 165 3.2 Technische Voraussetzungen ............................................................... 166 3.3 Wahl des Lehrinhaltes und der Aufgabe ............................................... 166 3.4 Erhebung der Daten und Ergebnisse..................................................... 167 4 Fazit und Ausblick...................................................................................... 167 5 Literatur ..................................................................................................... 167
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Teil V: Kooperations- und Geschäftsmodelle............................................... 169
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Einsatz von Smart Glasses in Unternehmen – Analyse und Gestaltung von Geschäftsmodellen Christina Niemöller, Tim Schomaker und Oliver Thomas ................................ 170
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1 Einleitung................................................................................................... 170 2 Klassifikation von Geschäftsmodellen......................................................... 171
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2.1 Definition und Eingrenzung ................................................................. 171 2.2 Dimensionen zur Beschreibung von Geschäftsmodellen ....................... 172 3 Einfluss von Datenbrillen auf die Klassifikationskriterien eines Geschäftsmodells........................................................................................ 175 3.1 Nutzen- und Wertangebot .................................................................... 175 3.2 Zielkunden .......................................................................................... 176 3.3 Kundenbeziehung................................................................................ 176 3.4 Vertriebskanäle.................................................................................... 176 3.5 Wertkonfiguration und Kernkompetenzen............................................ 177 3.6 Partnernetzwerk................................................................................... 178 3.7 Erlösmodell ......................................................................................... 178 3.8 Kostenmodell ...................................................................................... 179 4 Fazit und Ausblick...................................................................................... 179 5 Literatur ..................................................................................................... 180
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Inhaltsverzeichnis XVII
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Produktivitätsmessung und -bewertung komplexer IT-gestützter Dienstleistungen Jennifer Braesch, Christina Niemöller und Oliver Thomas .............................. 182
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1 Einleitung................................................................................................... 182 2 Produktivitätsmodelle für Dienstleistungen.................................................. 183
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2.1 Produktivitätsbegriff ............................................................................ 183 2.2 Konzepte zur Messung von Dienstleistungsproduktivität ...................... 184 2.3 State-of-the-Art der Produktivitätsmessung mobiler Assistenzsysteme.. 189 3 Vorgehensmodell zur Konstruktion eines Kennzahlenmodells für komplexe Dienstleistungen .................................................................... 190 4 Konstruktion eines Kennzahlenmodells für komplexe Dienstleistungen ....... 191 4.1 Problemdefinition der Produktivitätsmessung von Dienstleistungen...... 191 4.2 Analyse bestehender Messmodelle zur Produktivitätsmessung
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von Dienstleistungen............................................................................ 192 4.3 Entwicklungsstrategie .......................................................................... 194 4.4 Theoretische Entwicklung eines Kennzahlenmodells zur
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Produktivitätsmessung komplexer IT-gestützter Dienstleistungen ......... 195 4.5 Spezifisches Kennzahlenmodell mit Ausprägungen
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des Maschinen- und Anlagenbaus ........................................................ 201 4.6 Generisches Kennzahlenmodell............................................................ 204 5 Diskussion und Fazit................................................................................... 206 6 Literatur ..................................................................................................... 207
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Smart Glasses Applications – Branchenübertragbarkeit und Cross Innovation Friedemann Kammler, Lisa Berkemeier, Novica Zarvić, Benedikt Zobel und Oliver Thomas ......................................................................................... 211
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1 Einleitung................................................................................................... 211 2 Klassifikation von Adaptionsszenarien........................................................ 213 3 Transferszenarien........................................................................................ 214
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3.1 Reine Adaption.................................................................................... 214 3.2 Funktionale Erweiterung...................................................................... 215 3.3 Kontexttransfer.................................................................................... 216 3.4 Cross-sektorale Innovation................................................................... 217 4 Cooperative Cross Innovation als Treiber des innovativen Technologieeinsatzes .................................................................................. 218 5 Auswahl geeigneter Innovationsstrategien................................................... 220 6 Fazit ........................................................................................................... 221 7 Literatur ..................................................................................................... 222
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Autorenverzeichnis ....................................................................................... 223
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Teil I: Grundlagen, Anwendungsszenarien und Technologien
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GLASSROOM – Kompetenzaufbau und -entwicklung in virtuellen Lebenswelten
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Oliver Thomas, Dirk Metzger, Helmut Niegemann, Markus Welk und Thomas Becker
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Ziel von GLASSROOM ist es, ein bedarfsorientiertes Bildungskonzept zu entwickeln, das die Potenziale der virtuellen und erweiterten Realitätsbrillen (VR-/ARBrillen) im Verbund mit neuen digitalen Medien für die berufliche Bildung im Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus unterstützt. Die zentrale These ist, dass durch eine modernere Gestaltung der beruflichen Bildung den Herausforderungen aus dem Bereich der technischen Kundendienstleistungen wirkungsvoll begegnet werden kann. Zu diesen Herausforderungen gehören insb. komplexe Produkte, hohe Fehlerfolgekosten und kurze Innovationszyklen. Die besondere Innovation von GLASSROOM liegt in der Verwendung von VR-/AR-Brillen aus dem Privatkundensektor, welche sich aktuell als „Wohnzimmertechnik“ manifestieren. Aufgrund der geringen Anschaffungskosten und der hohen Potenziale von virtuellen Technologien in der Bildung ist von einer breiten Anwendbarkeit des GLASSROOM-Ansatzes auszugehen. Mit GLASSROOM wird eine bis dato nicht erreichte Form des Zugangs zu Lerninhalten geschaffen, der zudem unabhängig von räumlichen, zeitlichen und individuellen Gegebenheiten erreichbar ist. Das Projektakronym lautet GLASSROOM, um durch die orthographische Nähe zum Klassenraum (engl.: classroom) die Verbindung der VR-/AR-Brillen (engl.: glasses) mit digitalen Lerninhalten zu betonen.
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1 Aus- und Weiterbildung im digitalen Wandel
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Der demographische Wandel erfordert eine kontinuierliche berufliche Aus- und Weiterbildung. Zum einen wird die Rekrutierung hochqualifizierter Fach- und Führungskräfte durch demographische Veränderungen in Zukunft zwangsläufig schwieriger. Zum anderen birgt die demographische Entwicklung neue Herausforderungen, da die Mitarbeiter vom Schulabgang bis zum Rentenalter mit dem aktuellen Stand der Technik, gerade im komplexen Maschinen- und Anlagenbau, Schritt halten müssen.
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Um dieser Situation gerecht zu werden, ist das lebenslange Lernen unumgänglich. Die Unternehmen benötigen Mitarbeiter, die über das erfolgskritische Wissen
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_1
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und die erfolgskritischen Kompetenzen verfügen und bereit sind, diese kontinuierlich weiterzuentwickeln (Rump & Eilers 2013).
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Zu erfolgskritischen Qualifikationen zählen dabei in der größten deutschen Industriebranche, dem Maschinen- und Anlagenbau, zunehmend auch Kompetenzen im Dienstleistungsbereich wie der Wartung und der Reparatur. Die Differenzierung im Wettbewerb gelingt nicht mehr allein anhand des physischen Produkts, sodass eine Hybridisierung der Wertschöpfung nötig ist (Schlicker et al. 2010). Ein hoher Anteil des Ertrags wird durch den After-Sales-Bereich generiert, zu dem die Wartung und Reparatur zählen (Blinn et al. 2010).
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Die berufliche Bildung ist als zentrales Werkzeug für die Weiterentwicklung der Mitarbeiterkompetenzen zu verstehen. Eine besondere Herausforderung ist dabei die Überwindung technologischer Hürden, wobei ein selbstverständlicher Umgang mit IT innerhalb der Lebenswelt der Mitarbeiter erforderlich ist. Darüber hinaus gehört ebenso die für Bildung förderliche Implikation von Fehlern zum Lernprozess dazu (Kapur 2008). Problematisch sind jedoch Fehler, die während der Arbeit an realen Objekten gemacht werden, insb. bedingt durch den Trend zu komplexeren und kostenaufwändigeren Produkten.
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Produkte und Dienstleistungen wandeln sich in zunehmenden Maße, sodass die Aus- und Weiterbildung der jeweiligen Anbieter sich diesem Tempo anpassen muss. Innovationszyklen werden immer kürzer, da im Wettbewerb – mit seiner steigenden Dynamik – kontinuierlich neue Produktmodelle entwickelt werden (Russwurm 2013). Insgesamt führt dies dazu, dass immer komplexer werdende Sachverhalte in kürzerer Zeit von Mitarbeitern verstanden werden müssen. Dazu können neue digitale Medien eingesetzt werden, um die klassische Weiterbildung anhand der genannten Anforderungen Komplexität der Produkte, Kostspieligkeit von Fehlern und Schnelllebigkeit der Entwicklungszyklen zu erweitern.
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2 Bedarfe und Mehrwert digitaler Medien
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Gerade im Maschinen- und Anlagenbau sind die Produkte, gegeben durch ihre Komplexität und Größe, sehr aufwändig und teuer. Die Ausbildung neuer Mitarbeiter am Objekt ist zum Teil nicht oder nur eingeschränkt möglich. Die Situation bei vielen mittelständischen Unternehmen spiegelt dies wider. Obwohl zum Teil Weiterbildungsmaßnahmen intensiv überarbeitet und um E-Learning-Unterstützung erweitert werden, sind nicht immer alle Produkte abgedeckt. Teilweise sind die Produkte aus technischer Sicht derart komplex, dass kaum Schulungen für neue Mitarbeiter dafür durchgeführt werden und somit nur einzelne erfahrene Mitarbeiter das jeweilige Produkt warten und reparieren können. Vor allem im Falle großer Exportanteile können die After-Sales-Dienstleistungen durch die häufig wenigen spezialisierten Mitarbeiter nicht vollständig abgedeckt werden. Es ist somit zwingend notwendig, eine Aus- und Weiterbildungsmöglichkeit zu konzipieren, die es den Mitarbeitern ermöglicht, auch die Arbeit an komplexen Objekten zu erlernen.
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Eine idealtypische Technologie, welche entsprechende Aus- und Weiterbildungsprozesse adäquat unterstützen kann, ist die der tragbaren Informationssysteme, die vor allem in Kombination mit Augmented- und Virtual-Reality-Anwendungen (kurz: AR bzw. VR) aktuell in den Markt drängen. Der weltweite Absatz für die Wearable Devices wird im Jahre 2020 auf über 200 Mio. Geräte jährlich geschätzt (IDC 2016). VR-Technologien ermöglichen dem Nutzer das Erleben und Interagieren mit einer virtuellen Realität. AR bedeutet das zusätzliche Einblenden von Informationen oder anderen Elementen bspw. direkt in das Sichtfeld des Benutzers, während dieser, im Unterschied zur VR, weiterhin die echte Realität wahrnehmen kann. Bei der sog. Mixed Reality erfolgt eine Vermischung von realer Umgebung und virtueller Realität.
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Der Mehrwert der AR- und VR-Technologien besteht in der zeitlichen und räumlichen Flexibilität der Lernprozesse. Die Weiterbildung am virtuellen Objekt hat den Vorteil, dass Fehler, die durch die Mitarbeiter gemacht werden, keine finanziellen Folgen für das Unternehmen haben. Dadurch wird der Umgang mit Fehlern ermöglicht und gefördert, um den Einsatz der aufgebauten Fähigkeiten in der Lebenswelt zu verbessern. Außerdem ist es erstmals möglich, den Schulungsund Qualitätsstandard auch an ausländischen Standorten und bei Dienstleistungspartnern zu etablieren.
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Der Einsatz von virtueller Realität, beispielsweise zu Simulationszwecken, ist nicht neu, jedoch ist durch den Wandel der Technologie in Bezug auf Kosten- und Dimensionsfaktoren die Akzeptanz der Arbeitnehmer erheblich gestiegen, wodurch ein großflächiger Einsatz möglich wird. Dadurch kann erstmals die Weiterbildung mithilfe der – aufgrund des günstigen Preises „Wohnzimmertechnik“ genannten – Technologie unterstützt werden, sodass auch KMU diese zur bedarfsorientierten Weiterbildung effizient einsetzen können, um das berufliche Lernen durch ein attraktives Lernumfeld zu fördern.
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Hierbei muss jedoch berücksichtigt werden, dass, gegeben durch die demographische Entwicklung, die weiterzubildenden Mitarbeiter in Relation zunehmend älter werden. Da diese ein langsameres Lernverhalten aufweisen als ihre jüngeren Kollegen, sind effektive Lernmethoden nötig, um den jeweils gleichen Stand zu erreichen (Staudinger 2007). Die 3D-Visualisierung und das Lernen durch eigene Fehler kann auch älteren Mitarbeitern das Lernen erleichtern. Hinzu kommt, dass – unabhängig vom Stand der Lerngruppe – der zu schulende Mitarbeiter selbstbestimmt und seinem Lernfortschritt gemäß bspw. die Wartung und Reparatur so oft wiederholen kann, wie es notwendig ist, um die erforderlichen Kompetenzen aufzubauen. Dass eine erste Durchführung am realen Objekt durch Anweisungen in der erweiterten Realität unterstützt wird, gibt den Mitarbeitern eine weitere Sicherheit. Nicht zuletzt führen die Modernisierung der Aus- und Weiterbildung durch diese neuen digitalen Medien sowie die realitätsnahe und dadurch intuitive Nutzung zu einer höheren Lernmotivation und Akzeptanz.
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3 GLASSROOM – Konzeption und Zielsetzung
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Der Leitgedanke des Forschungsprojekts GLASSROOM ist es, ein bedarfsorientiertes Bildungskonzept zu entwickeln, das die Potenziale der virtuellen und erweiterten Realitätsbrillen (VR-/AR-Brillen) im Verbund mit neuen digitalen Medien für die berufliche Bildung im Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus unterstützt. Die Ziele des Vorhabens lassen sich in drei Teile gruppieren, diese sind technische Ziele, didaktische Ziele und Anwendungsziele.
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3.1 Technische Ziele
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Durch GLASSROOM wird einerseits die Notwendigkeit der beruflichen Bildung adressiert und andererseits der Mehrwert der digitalen Medien für Lernprozesse in der beruflichen Bildung erschlossen.
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Das Ziel der Implementierung besteht aus zwei Teilkonzepten, welche erst durch eine zielgerichtete Integration ihren vollen Nutzen erbringen können: das erste Konzept bezieht sich auf die virtuelle Realität, das zweite Konzept auf die erweiterte Realität. Grundlage beider Konzepte sind CAD-Zeichnungen, die in der Entwicklung komplexer Maschinen eingesetzt werden. Diese Zeichnungen bilden ein Konstruktionsmodell der komplexen Objekte und dienen dem Entwurf sowie verschiedenen Berechnungen und zeigen somit ein zu erschaffendes Objekt. Auf diese aus dem Konstruktionsprozess bereits vorliegenden Zeichnungen wird zurückgegriffen, um a) ohne zusätzlichen Aufwand in der virtuellen Realität b) ein detailgetreues Abbild der Objekte zu realisieren, was ein realistisches Erleben der Objekte erlaubt.
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3.1.1 Kompetenzaufbau in der virtuellen Realität
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Die virtuelle Realität wird umgesetzt durch die Kombination einer Videodisplaykomponente (z. B. Oculus Rift) und einer Gestensteuerungskomponente (z. B. Microsoft Kinect II). Dadurch wird es möglich, vollständige virtuelle Welten für den Nutzer zu schaffen, welche die gestenbasierte Interaktion mit dem Nutzer erlauben. Diese Kombination ist wesentlich kostengünstiger als 3D-Installationen auf der Basis von Projektionssystemen, die bisher vereinzelt in Großunterunternehmen Anwendung fanden. Im Gegensatz zu letzteren ist die GLASSROOM-Lösung auch mobil einsetzbar, was für den Projektkontext einen wesentlichen Vorteil darstellt. Durch die Kombination von kostengünstigen technischen Endgeräten mit 3D-CAD-Daten und Prozessmodellen kann somit durch GLASSROOM erstmals in der breiten Masse mit virtuellen Prototypen interagiert, Wartungen und Schulungen durchgeführt und das Produkt erlebt werden. Der Fokus liegt dabei insb. auf Schulungsszenarien in der beruflichen Bildung.
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Um die virtuelle Realität mit Lerninhalten zu „füllen“, soll auf Prozessmodelle zurückgegriffen werden. Diese eignen sich idealtypisch, um Informationen eines Ablaufs (wie beispielsweise einer konkreten Schulung) systematisch zu erheben
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und dann in technischen Umgebungen zur Umsetzung zu integrieren. Dazu wird eine Autorenlösung für Lern-/Trainingsszenarien entwickelt werden, mit welcher Inhalte für die Lernumgebung effizient und bedienerfreundlich erstellt werden können.
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Die Schulungsszenarien fördern den Kompetenzaufbau in virtuellen Lebenswelten, welcher als Vorbedingung gesehen werden kann, um einen tatsächlichen Auftrag, etwa eine Wartung oder Reparatur, durchzuführen. Dabei handelt es sich beispielsweise um den Wechsel des Schneidwerks, der Motoren, der Kabelbäume oder ähnlichem. Diese Kompetenzen können dann von einem Mitarbeiter des technischen Kundendiensts in der virtuellen Realität erlernt, geübt und verfeinert werden (vgl. Abb. 1).
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Abb. 1. Lebensweltnahe Interaktion mit der virtuellen Realität 3.1.2 Kompetenzentwicklung in der erweiterten Realität Das zweite Konzept, welches das GLASSROOM-Projekt in der beruflichen Weiterbildung vervollständigt, liegt in der Kompetenzentwicklung durch Ansätze der erweiterten Realität (AR). Diese werden technisch beispielsweise durch AR-Brillen umgesetzt. Bei diesen lassen sich Informationen in das Bild des Betrachters einblenden (vgl. Abb. 2). Diese Technik wird genutzt, um eine Referenz aus der virtuellen Welt als Bild zur Unterstützung der realen Ausführung zu bilden. Die Möglichkeiten reichen dabei je nach eingesetzter AR-Brille von der reinen Darstellung von Zusatzinformationen bis zur echten Überlagerung realer und virtueller Objekte im Sichtfeld des Nutzers. Dies ermöglicht, dass die Nutzer die Situation aus der virtuellen Realität wiedererkennen und in der erweiterten Realität an
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der realen Maschine die Wartung genauso durchführen können, wie in der virtuellen Realität erlernt. Dabei wird versucht, durch den identischen Aufbau die Erinnerung des Benutzers zu stimulieren.
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Abb. 2. Lebenswelterweiterung durch die erweiterte Realität
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3.1.3 Zusammenspiel der Realitäten
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Wie in Abb. 3 illustriert wird, gehen die CAD-Modelle in die virtuelle und erweiterte Realität ein. Darüber hinaus wird, wie oben beschrieben, das Bild der virtuellen Realität in die erweiterte Realität übernommen, um die Erinnerung zu stimulieren.
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Abb. 3. Integriertes Konzept des Projektes GLASSROOM
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Auf diese Weise kann der Techniker einen Ablauf zunächst zum Kompetenzaufbau am virtuellen Modell beliebig oft proben, womit ein selbstbestimmtes Lernen durch GLASSROOM ermöglicht wird. Erreicht der Techniker einen bestimmten Grad an Sicherheit, so besteht der nächste Schritt darin, das Erlernte im Rahmen der Kompetenzentwicklung in der Realität durchzuführen. Sehr erfahrene Techniker erreichen darüber hinaus den Status, dass sie die meisten Kompetenzen vereinen und spezifizieren können, welche weiteren Kompetenzen für das spezifische Berufsbild notwendig sind. Sobald virtuelle Lernumgebungen dafür geschaffen sind, können sie dann wiederum mit dem vorgestellten Konzept ihre weniger erfahrenen Kollegen schulen. Somit sind die Konzepte in den Ablauf eines fähigkeitsbasierten Lernens integriert und ermöglichen die lebenslange berufliche Weiterbildung.
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3.2 Didaktische Ziele
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Ziel von GLASSROOM ist aus didaktischer Perspektive die Konzeption und die empirische Prüfung beispielhafter Szenarien mit Lernangeboten zum Kompetenzerwerb von Servicetechnikern unter Verwendung von Virtual-Reality- und Augmented-Reality-Geräten (VR-/AR-Brillen). Zweck der didaktischen Nutzung der VR-/AR-Brillen ist die Erhöhung des Lebensweltbezugs der schulischen und betrieblichen Bildung. Die Ausbildung von Menschen für die Arbeit an teuren und zum Teil fehlerempfindlichen Geräten kann nur effektiv sein, wenn solche Geräte im Kontext des Bildungsprozesses verfügbar sind und die zu erlernenden mentalen und physischen Operationen an den Geräten demonstriert, erläutert und von den Lernenden ausgeführt werden können. Dabei müssen auch Fehler möglich sein – eine Rückmeldung durch „natürliche Konsequenzen“ sind ein wirksames Feedback (Schank 2002). Dem stehen die hohen Kosten der entsprechenden Geräte und deren Fehleranfälligkeit bei Fehlbedienungen gegenüber. Virtual Reality erlaubt die relativ lebensnahe Simulation aller Funktionen nahezu beliebiger Geräte ohne Kostenrisiko, es können aus didaktischen Gründen sogar Fehler provoziert werden und den Lernenden die Folgen „vor Augen geführt“ werden.
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Um den Übergang von der Simulation mittels VR zum Umgang mit den realen Geräten abzusichern und kostenträchtige Auswirkungen von Fehlern zu vermeiden, ist eine weitere Phase mit Hilfe von Augmented-Reality-Anwendungen vorgesehen. Hier wird zwar mit dem realen Gerät gearbeitet, die AR-Technologie erlaubt jedoch das Einblenden von Informationen, die Darstellung von geräteinternen Abläufen, die real nicht sichtbar sind und Hinweise (prompts) zur Unterstützung der korrekten Ausführung der erlernten bzw. zu erlernenden Fertigkeiten.
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In der dritten Phase wird – bei sukzessive abnehmender Anleitung (fading) – an dem realen Gerät geübt. Die Augmented-Reality-Anwendungen sollen das selbstständige Handelns der Lernenden fördern, sie durch eingeblendete Hinweise lediglich vor kostenträchtigen Fehlern warnen, jedoch nicht einschränken. Sie sollen das Verständnis für das jeweilige Gerät fördern und damit ein späteres selbststän-
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diges Handeln ermöglichen. Eine enge Führung durch Vorgaben, was exakt zu tun ist, würde diesem Ziel widersprechen.
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Die Konzeption der Kompetenzvermittlung im Rahmen von GLASSROOM erfordert sorgfältige Analysen der internen Lernvoraussetzungen (Vorwissen, Motivation der Lernenden) und insb. des Lehrstoffs (Wissens- und Aufgabenanalysen) (Niegemann et al. 2008; Merriënboer & Kirschner 2007): Welches Wissen ist jeweils für welche Aufgabenbewältigung erforderlich? Welche Teilaufgaben sind routinisierbar und können separat geübt werden? Wie können erworbene Teilkompetenzen zweckmäßig zusammengeführt und integriert werden in komplexeren Lernaufgaben?
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Die Förderung des Lerntransfers erfordert jeweils eine systematische Variation und Zusammenstellung von Übungsaufgaben. Gleichzeitig wäre eine individualisiert-adaptive Auswahl und Zuweisung von Übungsaufgaben optimal. Adaptivität erfordert Informationen über den jeweiligen Lernstand der Lernenden, wobei passend zum Kontext der Datenschutz zu gewährleisten ist.
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Vor dem Übergang von einem Szenario (VR – AR – Real) zum nächsten ist jeweils eine Überprüfung der individuellen Kompetenz erforderlich; diese Prüfung soll durch geeignete hinreichend komplexe und authentische Aufgaben erfolgen. Während bei herkömmlicher Weiterbildung mit Präsenzveranstaltungen die konkrete Gestaltung zumindest zu einem Teil improvisiert werden kann, erfordert jede Art medialer Online-Lernangebote zwingend eine sorgfältige Planung und Konzeption bis ins Detail. Unabdingbar ist dabei die Orientierung an empirisch fundierten Prinzipien der Lernpsychologie bzw. der Kognitionswissenschaft. Die auf derartige Aufgaben spezialisierte Disziplin wird international als Instructional Design bzw. Instructional Systems Design bezeichnet (dt.: Instruktionsdesign, Didaktisches Design). In GLASSROOM wird die erfolgreiche Konzeption durch die Berücksichtigung empirisch fundierter Modelle sichergestellt. Diese erleichtern es, die vielfältigen und interdependenten Entscheidungen zu treffen, die mit dem Entwurf und der Realisierung von Instruktionsdesigns einhergehen. Beispiele für solche Entscheidungen sind die Wahl der Reihenfolge bei der Stoffdarbietung, den Umfang der einzelnen Lerneinheiten, die Multimedialität der Darbietungen sowie Art und Ausmaß der Interaktivität.
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Innerhalb der letzten 50 Jahre wurden für unterschiedliche didaktische Aufgaben unterschiedliche Instruktionsdesignmodelle entwickelt und erprobt; für Praktiker sind diese allerdings oft schwer zugänglich und es ist daher schwierig, das geeignete Modell zu finden. Zur besseren Orientierung in der Praxis bei gleichzeitiger Anbindung an den Stand der Instruktionspsychologie wurde daher ein Rahmenmodell entwickelt: das Entscheidungsorientierte Instruktionsdesignmodell (DO ID Modell). Dieses Modell wird ab S. 75 ff detailliert vorgestellt.
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Das Modell repräsentiert die wesentlichen Entscheidungsfelder des Instruktionsdesigns, wobei diesen Feldern jeweils didaktische Entwurfsmuster (pedagogical design patterns) zugeordnet sind (Niegemann & Niegemann 2008), die wiederum ganz oder teilweise bewährten ID-Modellen entsprechen können. Wie bei allen ID-Modellen ist eine sorgfältige Analyse der internen (insb. Vorwissen, kogni-
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tive und psychomotorische Kompetenzen, Motivation, Lerneinstellungen der Adressaten, aktueller Lernstand) und der externen Bedingungen (u. a. Kontext, Budget, Zeit) der Lehr-Lern-Situation eine notwendige Voraussetzung für den Erfolg der Konzeption.
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Im Kontext dieser Modelle kann GLASSROOM als ein innovativer, für Bildungszwecke bisher selten oder nie realisierter Ansatz des beruflichen Lernens auf der Basis der Simulation von virtueller und erweiterter Realität charakterisiert werden. Bei Trainings an Simulatoren besteht dabei die zentrale didaktische Herausforderung in der systematischen, sequenziell sinnvollen und an die Lernvoraussetzungen jedes Lernenden adaptierten Vorgabe der zu bewältigenden Lernaufgaben. Wie Studien zum Einsatz von Simulatoren zeigen, wird dies bisher in der Praxis von Simulationstrainings wenig berücksichtigt (z. B. Aßmann 2013).
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Die Systematik der vom jeweiligen Trainer/Ausbilder adaptiv auszuwählenden Aufgaben orientiert sich an den im Rahmen einer Aufgabenanalyse (task analysis) zu ermittelnden Aufgabenmerkmalen. Für diese Systematisierung der möglichen Lern- bzw. Arbeitsaufgaben wird auf Analyseverfahren der Ingenieurpsychologie (z. B. Hacker 1986) einerseits, der kognitionswissenschaftlichen „Task Analysis“ (Jonassen et al. 1999; Schraagen et al. 2000) andererseits zurückgegriffen. Dabei ist u. a. auch zu unterscheiden zwischen wiederkehrenden (routinisierbaren) und nicht routinisierbaren komplexen Aufgaben.
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3.3 Anwendungsziele
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Aus Sicht der Anwendungsunternehmen sind insb. Ziele relevant, die sich auf die Nutzung des GLASSROOM-Prototyps beziehen. Dabei ist vor allem wichtig, dass für die unterschiedlichen Nutzer deren spezifische Anforderungen berücksichtigt werden. Dabei kann es sich beispielsweise um eine unterschiedliche Herangehensweise von jungen und alten Mitarbeitern handeln. Außerdem kann für einige Nutzer des Prototyps eine ausgiebigere Einführung nötig sein und somit auch berücksichtigt werden, dass unterschiedliche Vorkenntnisse existieren. Nicht zuletzt soll der Prototyp natürlich so gestaltet sein, dass geschlechtsspezifische oder kulturell bedingte Hintergründe von Nutzern berücksichtigt werden. Darüber hinaus sind für alle Nutzer folgende Aspekte relevant:
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• Die Nutzerfreundlichkeit des Systems muss gegeben sein, sodass eine motivierende Lernumgebung geschaffen wird.
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• Darüber hinaus sind die Einstiegshürden für neue Nutzer niedrig zu halten, sodass eine geführte und schnell nachvollziehbare Einführung möglich ist.
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• Um das System langfristig erfolgreich werden zu lassen ist insb. die Nutzbarkeit so zu gestalten, dass ein langfristiges und frustfreies Arbeiten damit möglich ist.
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• Aus Perspektive des Lehrenden ist es besonders relevant, dass sich Inhalte leicht einpflegen und warten lassen, sodass man die Inhalte schnell an neue Gegebenheiten und Anforderungen anpassen kann.
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• Darüber hinaus ist die Gestaltung der Hardwarekomponenten so zu realisieren, dass ein kostengünstiger Einstieg in die Thematik möglich wird, und es ist nicht unbedingt die technisch beste, sondern die am besten und günstigsten verfügbare Hardware zu nutzen.
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• Ebenfalls muss ein möglich günstiger Betrieb des Prototyps möglich sein, sodass auch in KMU die Nutzung möglich wird.
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Damit die mit diesen Aspekten verbundenen Anwendungsziele adäquat berücksichtigt werden konnten, sind, neben den wissenschaftlichen Partnern (Fachgebiet Informationsmanagement und Wirtschaftsinformatik (IMWI), Universität Osnabrück; Fachgebiet Bildungstechnologie, Universität des Saarlandes, Saarbrücken; Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO), Geschäftsfeld Engineering-Systeme, Stuttgart) und dem Implementierungspartner (IMC information multimedia communication AG, Saarbrücken), die beiden Unternehmen AMAZONEN-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG, Hasbergen-Gaste, und Alfred Becker GmbH, Saarbrücken, in das GLASSROOM-Projektkonsortium eingebunden worden.
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Als Hersteller von Landmaschinen sind die Amazonenwerke über 130 Jahre historisch gewachsen. Mit knapp 2.200 Mitarbeitern weltweit und einem Umsatz von rund 466 Mio. € im Jahr 2016 handelt es sich um einen Global Player in seinem Marktsegment. Dabei werden rund 80 % der Verkäufe als Export im Ausland erwirtschaftet. Die Komplexität der Produkte nimmt durch den steigenden Anteil an elektronischen Komponenten laufend zu. Der Bereich des technischen Kundendienstes als Dienstleistung zu dem ursprünglich produktgetriebenen Geschäft nimmt auch bei den Amazonenwerken einen zunehmend wichtigeren Rahmen ein. Dabei ist die Schulung der Mitarbeiter von essentieller Bedeutung. Anknüpfungspunkte für besonders komplexe Produkte, wie beispielsweise den Pantera, sind ideal für das Projekt GLASSROOM geeignet, da einige Wartungen nicht mehr auf konventionelle Weise in Schulungsseminaren und nur bedingt in klassischen ELearning-Umgebungen abbildbar sind.
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Die Alfred Becker GmbH ist ein mittelständisches Familienunternehmen in dritter Generation. Das Leistungsspektrum reicht von technischer Gebäudeausstattung, Industrie- und Prozesslösungen im Anlagenbau, umfangreichen Wartungsund Serviceleistungen, Reinraumtechnik bis hin zur Erstellung von Sonderkonstruktionen für den Luftkanalbau. Die Becker-Gruppe liegt viel Wert auf Forschung und Entwicklung neuer Verfahren und Produkte und steht daher mit Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen in Bereichen wie Energiemanagement, Hygiene, Luftreinigung, technischer Gebäudeausrüstung in Kooperation. Seit der Gründung von Alfred Becker 1928 hat sich der Familienbetrieb kontinuierlich weiterentwickelt und beschäftigt derzeit ca. 240 Mitarbeiter auf
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dem neuesten Stand der Technik mit Fokus auf Energieeffizienz, Nachhaltigkeit, Wirtschaftlichkeit und Qualität. So verfügt die Becker-Gruppe neben ihrer Hauptverwaltung in Saarbrücken und weiteren Standorten in Deutschland auch über weitere Stützpunkte und Partnerunternehmen in Frankreich, Luxemburg und internationalen Partnern in Indien und Georgien. Das Projekt GLASSROOM ist für Klima Becker von großem Interesse, da im Bereich technischer Gebäudeausrüstung jahrzehntelange Erfahrung in der Planung, Ausführung sowie auch im Bereich Service und Wartung umfangreiche Kenntnisse vorliegen. Das Unternehmen legt bereits während der Ausbildung viel Wert auf eine qualifizierte Schulung ihrer zukünftigen Mitarbeiter, nicht nur im kaufmännischen, sondern auch im technischen Bereich.
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In Ergänzung zu den genannten Projektpartnern waren die folgenden assoziierten Partner an GLASSROOM beteiligt: • Landakademie des Deutschen Bauernverlag GmbH, Berlin • Berufsbildende Schulen des Landkreises Osnabrück – Brinkstraße • Living Lab Business Process Management e.V., Osnabrück • DEULA Westfalen-Lippe GmbH, Warendorf • Association for Service Management International (AFSMI),
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German Chapter e.V., München
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4 Umfeldanalyse und Abgrenzung
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4.1 Stand der Technik
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Die Auswahl der geeigneten Hardware sowohl für VR/AR als auch für die Interaktivitätskomponente in Kombination mit der virtuellen Realität unterliegt unterschiedlichen Anforderungen. Neben offensichtlichen Anforderungen, wie Preis und Verfügbarkeit, können auch tiefergehende Aspekte relevant sein, wie die unterstützte Programmiersprache, die Möglichkeiten, welche die mitgelieferte oder anderweitig erhältliche Software bietet, und ähnliches. Darüber hinaus können weitere Kriterien genannt werden: • Die Transportierbarkeit der Hardware und damit einhergehend der Bedarf an
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zusätzliche Geräten (einige Brillen benötigen beispielsweise einen leistungsstarken Computer, welcher damit die Portabilität einschränkt). • Die Robustheit der Hardware, die in einem möglicherweise staubigen, schmutzigen oder feuchten Umfeld nutzbar zu sein sollte. • Die Datenverbindung, also auf welche Weise die Daten der Brille synchronisiert/übertragen werden können.
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• Die Nutzerbeeinträchtigung, welche insb. Aspekte wie das Gewicht, die Bewegungseinschränkung und mögliche andere ungewünschte Effekte berücksichtigt.
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• Die Benutzerschnittstellen, über welche Daten an den Nutzer übertragen bzw. Daten vom Nutzer eingelesen werden können.
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• Die Identifikation von bestehenden Objekten über Hilfsmittel wie Barcodes, RFID-Chips, GPS etc.
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• Die Verarbeitung der Daten, was eng mit der Transportierbarkeit zusammenhängt. Einige Brillen verarbeiten die Daten selbst, andere wiederum lassen sie durch externe Geräte verarbeiten.
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• Die Datenhaltung und damit verbunden der mögliche Speicherplatz für Lernszenarien.
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• Die Datensicherheit und der Umgang mit den Daten, die auf die Brille gelangen. Einige Hersteller liefern beispielsweise die Daten indirekt über eigene Server an die Brillen, was aus Unternehmenssicht ggf. nicht akzeptabel ist.
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Legt man all diese Aspekte zugrunde, so ergibt sich ein großes Feld potenzieller Brillen, die für den Einsatz von GLASSROOM in Frage kommen (zu einer Übersicht vgl. S. 20 ff). Zu den wichtigsten Herstellern zählen u. a. Google, Oculus VR, Meta, Vuzix, Laster Technologies, Epson und Sony. Von den jeweiligen Geräten der Hersteller sind einige Versionen bereits seit kurzem oder manche bereits seit einigen Jahren verfügbar. Andere Versionen hingegen erscheinen erst noch bzw. stehen kurz vor der Markteinführung.
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Insgesamt soll eine geeignete Hardware und Software auf Basis der verschiedenen Aspekte systematisch ausgewählt werden. Unabhängig von der Hardwarewahl sollte jedoch das zu schaffende System von der Hardware möglichst weit abstrahieren, um sicher zu gehen, dass nicht das gesamte System bei einem Wechsel zu einer anderen Brille neugestaltet werden muss.
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4.2 Stand der Praxis
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Virtuelle und erweiterte Realitäten werden in den vergangenen Jahren gleichermaßen in Forschung und Unternehmenspraxis diskutiert. Die virtuelle Realität als simulierte Entwicklungsfläche wird im Besonderen für schwer handhabbare Objekte (beispielsweise in der Fabrikplanung) erforscht (Bracht & Fahlbusch 2000). Die Adoption in andere Forschungsbereiche, wie z. B. Medizin (Voelker et al. 2011; Bauer 2010), Psychotherapie (Eichenberg 2007) und Fahrzeugtechnik (Symietz 2000), erweitert das Einsatzgebiet von einer reinen Entwicklungsfläche zu einer auch in der praktischen Durchführung verwendbaren Technologie.
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Während die virtuelle Realität die komplette Umwelt des Nutzers simuliert, zielt die erweiterte Realität auf eine Anreicherung der bestehenden Umwelt ab.
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Dabei steht vor allem die Unterstützung des Nutzers durch Informationsbereitstellung in Form einer gemischten Realität im Vordergrund. Diese kann beispielsweise durch Technologien wie Head-Up-Displays, die zusätzliche Informationen im Sichtfeld einblenden, umgesetzt werden.
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Die Entwicklung von VR-Brillen und -Realitäten ist dabei nicht neu, hatte jedoch für den breiten Praxiseinsatz aufgrund der enormen Entwicklungskosten bisher kaum Relevanz. Dies verspricht indes nun anders zu werden, was sich durch die große Anzahl an Hardware und dem enormen medialen Interesse widerspiegelt. Die derzeitige Situation in der Unternehmenspraxis ist gekennzeichnet durch die Schwelle zum Durchbruch von virtuellen und erweiterten Realitäten in den Bereich der Endkunden.
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Als Schlüsseltechnologie ist in diesem Zusammenhang vor allem das Smartphone zu sehen, welches die nötigen Voraussetzungen für einen ubiquitären Einsatz von Augmented-Reality-Applikationen schafft. Gerade durch diese Entwicklung kann von einer mittel- bis langfristigen Adoption der Technologie ausgegangen werden. Smart Glasses trafen insofern auf ein etabliertes Umfeld mobiler Endgeräte. Gleichwohl sollte in diesem Zusammenhang nicht unerwähnt belieben, die ersten Einführungen am Markt nicht alle nach den Wünschen der Hersteller liefen. So hatte bspw. Google 2014 bei der Einführung der „Google Glass“ im B2C-Bereich mit Akzeptanzproblemen zu kämpfen. Die Träger der Brillen wurden als „Glassholes“ bezeichnet und das Unternehmen musste mit Benimmregeln für die Nutzung der Wearables reagieren (Kaiser 2016).
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Deloitte klassifiziert die verschiedenen Segmente über VR/AR in sechs verschiedene Anwendungsgebiete. Dabei kommen neben der Kontext-Darstellung und der Sammlung und Aufbereitung von Daten aus dem Umfeld auch Navigations- und standortbezogene Dienste, Identifizierungsdienste, die Ermöglichung von Kollaborationsfunktionen sowie Training und Fortbildung als Einsatzfeld in Frage (Doolin et al. 2013).
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Diese Technologien zielen trotz ihrer Medienwirksamkeit aber nicht nur auf eine Endkundenanwendung ab. Viel mehr versucht man, mit Hilfe von VR/ARTechnologien auch Produktionsprozesse anzureichern. So setzt das Unternehmen Intel bereits projektionsbasierte Augmented-Reality-Systeme sowohl zum Training von Mitarbeitern als auch zur aktiven Unterstützung von Anlagentechnikern in der Chipfertigung ein (Mcculley 2012). Dabei stellt die Navigation innerhalb komplexer technischer Systeme eine Herausforderung dar, die mit Hilfe von projizierter Einfärbung der zu bearbeitenden Komponenten schneller und mit weniger Trainingsaufwand bewältigt werden kann. Neben der von Intel angestrebten, proaktiven Unterstützung des Technikers (also einer Form die ohne Steuerung auskommt und eigenständig das richtige Element zum richtigen Zeitpunkt markiert) weist auch die vorausgehend erwähnte Hardware in Form von VR/AR-Brillen interessante Perspektiven für diesen Anwendungsfall auf. Die Unterstützung auf Geräteseite wird so zunehmend flexibilisiert und kann noch besser auf die Bedürfnisse des Technikers sowie spontane Veränderungen von Aufgabe und Umwelt angepasst werden.
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Die VR/AR-Technologie bietet neben dem aufstrebenden Marktvolumen, das nicht zuletzt durch Technologie für den Privatkunden-Markt erreicht wird, Potenziale zur Steigerung von Produktivität und Arbeitseffizienz, die von der Industrie erkannt werden und erforscht werden müssen. Aktuelle Fragestellungen sind dabei neben der ubiquitären Nutzung von Augmented Reality, die sich beispielsweise in den weiterführenden Entwicklungen von Fahrerassistenzsystemen widerspiegeln (Blume et al. 2014), auch solche, die Forschungsbedarf in Kerntechnologien aufzeigen. Hier ist u. a. die Mensch-Maschine-Schnittstelle in Form der Interaktion zwischen Nutzer und VR/AR-System (Anon 2014), aber auch die Entwicklung einer realistischen Einbettung von Information in die Umwelt (Meier et al. 2011) relevant.
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Die vielfältigen Möglichkeiten, die im Feld Virtual/Augmented Reality erörtert werden, bieten Unternehmen umfangreiche Potenziale. Forschung und Entwicklung findet sowohl im Feld der Hardware und Software als auch in dem der Nutzung in branchen-/unternehmensindividuellen Geschäftsprozessen statt, wie beispielsweise der Unterstützung von Wartungsaufgaben und Fortbildung von Mitarbeitern. Der durch Virtual Reality fokussierte Simulationsaspekt kann dabei gerade im Bereich der Fortbildung eine Rolle spielen, während die Unterstützung von Wartungsaufgaben, die durch den Techniker selbst ausgeführt werden sollen, eher im Bereich der Augmented Reality zu verorten ist.
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4.3 Stand der Wissenschaft
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Die Begriffe der virtuellen und erweiterten Realität sind bereits 1991 durch Rheingold (1991) bzw. 1992 durch Caudell und Mizell (1992) eingeführt worden worden. Zuvor gab es bereits Entwicklungen unter dem Namen Head-Up-Display, welche bis ins Jahr 1968 zurückreichen (Sutherland 1968).
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Die wissenschaftlichen Veröffentlichungen in diesen Bereichen thematisieren mehrheitlich die Möglichkeiten einer virtuellen bzw. erweiterten Realität, inkludieren jedoch, trotz der großen Relevanz für betriebswirtschaftliche Fragestellungen, bisher kaum neue Geschäftsmodelle. Gleichwohl wurden Wartung und Instandhaltung schon früh als potenzielle Anwendungsfelder genannt (Feiner et al. 1993; Azuma 1997). Nachdem zahlreiche Beiträge veröffentlicht wurden, wie AR in einzelnen Case Studies in der Wartung und Instandhaltung genutzt werden kann (Lawson & Pretlove 1998; Haritos & Macchiarella 2005; Henderson & Feiner 2009), wurde allgemeiner der Nutzen dieser Technologie in der Branche untersucht. Dazu zählen u. a., dass die Mechaniker schneller die Aufgaben lösen bzw. einfacher den Fehler am Gerät finden können sowie im Sinne körperlicher Belastungen eine Reduzierung der Kopf- und Nackenbewegungen im Gegensatz zur Nutzung von Handgeräten (Henderson & Feiner 2011).
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Aufgrund der neuentwickelten günstigeren Hardware stieg die Relevanz, sodass seit einigen Jahren vermehrt die Nutzung von VR und AR zur Aus- und Weiterbildung diskutiert wird (Yuen, Steve Chi-Yin, Yaoyuneyong & Johnson 2011; Herber 2012; Lee 2012). Die meisten Konzepte beziehen sich dabei auf die An-
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wendung in der medizinischen Bildung, aber auch im Bereich der Wartung und Instandhaltung wurden erste Konzepte mit erweiterten Realitäten vorgestellt (Webel et al. 2013; Westerfield et al. 2013; Seth et al. 2010; Gavish & Gutierrez 2011; Yuviler-Gavish et al. 2013; Woll et al. 2011). Dabei wurde jedoch nicht auf die Kombination von virtuellen und erweiterten Realitäten eingegangen. Der Unterschied besteht darin, dass Lernende verschiedenen Leistungsstandes (Anfänger/Kompetenzaufbau: virtuell; Fortgeschrittene/Kompetenzentwicklung: erweitert) angesprochen werden und die Stimulation des in der virtuellen Realität Erlernten durch die Wiederverwendung in der erweiterten Realität am realen Objekt eintritt.
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Genau an dieser Stelle setzt GLASSROOM an, um die Forschungslücke zwischen Weiterbildung, beruflicher Bildung und virtuellen/erweiterten Realitäten für den technischen Kundendienst zu schließen.
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5 Zusammenfassung und Entwicklungsperspektiven
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Mit GLASSROOM wird ein innovatives Bildungskonzept und eine richtungsweisende 3D-Lern- und Unterstützungsumgebung für die Serviceerbringung gestaltet. Durch den zweistufigen Ansatz von Kompetenzaufbau in der virtuellen Realität und der Service-Unterstützung vor Ort durch Augmented Reality werden Vorteile wie geringerer Personalaufwand, kürzere Reaktionszeiten und lebenslanges Lernen adressiert.
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Die Vermittlung von Wissen an Lernende ist Kern der Aus- und Weiterbildung. In GLASSROOM wird durch die Kombination einer Virtual-Reality-Brille und einer Gestensteuerungskomponente eine virtuelle Welt erschaffen, die nicht nur betrachtet, sondern mit der auch interagiert werden kann. Essentiell ist dabei, dass die Gestik des Nutzers in die virtuelle Welt übertragen werden kann. In dieser Umgebung können virtuelle Schulungen durchgeführt werden. Die Repräsentation des Schulungsobjekts wird auf Basis bestehender Konstruktionsdaten (CAD) generiert und in die virtuelle Umgebung eingebettet. Darüber hinaus werden Arbeitsschritte in die virtuelle Lernumgebung geladen, sodass der Nutzer durch den Arbeitsprozess geführt wird. Technisch basiert das System auf kostengünstigen Virtual-Reality-Brillen, wie Oculus Rift, kombiniert mit Gestensteuerungskonzepten, wie Leap Motion. Erst durch die Kombination dieser Technologien wird eine annähernd lebensgetreue Tätigkeit an den komplexen Landmaschinen möglich.
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Als Ergänzung des Lernkonzepts wird die Service-Unterstützung vor Ort durch Augmented-Reality-Brillen (Smart Glasses) konzipiert. Während des Serviceprozesses lassen sich Informationen in das Bild des Betrachters einblenden. Durch diese Informationen kann mittels Sprach-, Bild- und Objekterkennung „handsfree“ navigiert und dem Techniker vor Ort kontextsensitiv und proaktiv Informationen bereitgestellt werden. Die eingeblendeten Anweisungen sind dabei analog zur Lernumgebung, sodass ein Wiedererkennungseffekt erzielt wird. Die Nutzer
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können so in der erweiterten Realität an der realen Maschine die Prozessschritte genauso durchführen, wie in der virtuellen Realität erlernt.
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Die methodischen und technologischen Grundlagen, die in GLASSROOM verwendeten Methoden und Modelle, die umgesetzten Konzeptionen und Implementierungen für AR- und VR-Umgebungen sowie die aus deren Anwendung resultierenden potenziellen Geschäftsmodelle werden in den nachfolgenden Kapiteln dieses Bandes detailliert beschrieben.
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6 Literatur
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Anon (2014) Thermal Touch – Münchner Start-up will echte Welt anklickbar machen. CIO.de
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Aßmann S (2013) Technologiebasierte Simulationen in der Aus- und Weiterbildung, Universität Erfurt, unveröffentlichte Master-Thesis
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Azuma R (1997) A survey of augmented reality. Presence 6(4):355–385 Bauer H (2010) Chirurgische Weiterbildung aus Sicht der Deutschen Gesellschaft für
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Chirurgie: Wir wissen, was zu tun ist. Wir müssen tun, was wir wissen. Der Chirurg 81(1):5–6 Blinn N et al. (2010) Lebenszyklusmodelle hybrider Wertschöpfung: Modellimplikationen und Fallstudie. In: Thomas O, Loos P, Nüttgens M (Hrsg) Hybride Wertschöpfung. Springer, Berlin. 711–722 Blume J, Kern T, Richter P (2014) Head-up-Display – Die nächste Generation mit Augmented-Reality-Technik. In Siebenpfeiffer W (Hrsg) Vernetztes Automobil. ATZ/MTZ-Fachbuch. Springer, Wiesbaden, 137–143 Bracht U, Fahlbusch MW (2000) Einsatz von Virtual Reality-Systemen in der Fabrik-und Anlagenplanung. TU Contact Technische Universität Clausthal 7:47–50 Caudell TP, Mizell DW (1992) Augmented reality: an application of heads-up display technology to manual manufacturing processes. In: Proceedings of the Twenty-Fifth Hawaii International Conference on System Sciences 1992. 659–669 Doolin C, Holden A, Zinsou V (2013) Augmented government – Transforming government services through augmented reality, Deloitte Development LLC Eichenberg C (2007) Einsatz von „virtuellen Realitäten“ in der Psychotherapie: Überblick zum Stand der Forschung. Psychotherapeut, 52(5):362–367 Feiner S, Macintyre B, Seligmann D (1993) Knowledge-based augmented reality. Communications of the ACM Gavish N, Gutierrez T (2011) Design guidelines for the development of virtual reality and augmented reality training systems for maintenance and assembly tasks. BIO Web of Conferences, 29(1):1–4 Hacker W (1986) Arbeitspsychologie: Psychische Regulation von Arbeitstätigkeiten. Hans Huber Verlag Haritos T, Macchiarella ND (2005) A Mobile Application of Augmented Reality for Aerospace Maintenance Training. In: 24th Digital Avionics Systems Conference. IEEE Henderson S, Feiner S (2009) Evaluating the benefits of augmented reality for task localization in maintenance of an armored personnel carrier turret. Mixed and Augmented Reality, 2009
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18 Oliver Thomas et al.
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Henderson S, Feiner S (2011) Exploring the benefits of augmented reality documentation for maintenance and repair. Visualization and Computer Graphics
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Herber E (2012). Augmented Reality–Auseinandersetzung mit realen Lernwelten. Jonassen DH, Tessmer M, Hannum WH (1999) Task analysis methods for instructional
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design, Psychology Press Kaiser A (2016) Die großen Flops des Silicon Valley – und ihre Comeback-Chancen,
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GLASSROOM – Kompetenzaufbau und -entwicklung in virtuellen Lebenswelten 19
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Westerfield G, Mitrovic A, Billinghurst M (2013) Intelligent Augmented Reality Training for Assembly Tasks. Artificial Intelligence in Education, 542–551
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Woll R et al. (2011) Augmented reality in a serious game for manual assembly processes. 37–39
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Yuen, SC-Y, Yaoyuneyong G, Johnson E (2011) Augmented Reality: An Overview and Five Directions for AR in Education. Journal of Educational Technology Development & Exchange, 4(1)
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Yuviler-Gavish N, Krupenia S, Gopher D (2013) Task Analysis for Developing Maintenance and Assembly VR Training Simulators. Ergonomics in Design: The Quarterly of Human Factors Applications, 21(1):12–19
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Augmented- und Virtual-Reality-Technologien zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung – Überblick, Klassifikation und Vergleich
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Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas
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Zur nachhaltigen Entwicklung von Unternehmen ist die Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter ein Kernaspekt, der in vielen Bereichen aktiv vorangetrieben wird. So sind Techniker des Kundendienstes hochspezialisierte Fachkräfte, die verschiedene Tätigkeiten nur durch eigene Erfahrungswerte und eine sehr intensive Ausbildung durchführen können. Diese notwendige Ausbildung wird allerdings auch heutzutage noch häufig durch klassische Lernmedien, wie Bücher und Vorträge, unterstützt. Durch unterschiedliche Entwicklungen unter den Schlagworten Digitalisierung oder Industrie 4.0 erreichen innovative Technologien ihre Marktreife, die eine tragende Rolle bei der Aus- und Weiterbildung von technischen Mitarbeitern einnehmen können. Eine vielversprechende technologische Entwicklung stellen verschiedene Arten von Augmented Reality sowie Virtual Reality dar. In diesem Artikel werden diese beiden Technologiestränge hinsichtlich der vorhandenen Ausprägungen untersucht und klassifiziert. Dabei besteht ein zentrales Ziel darin, Klarheit in bislang uneinheitlich verwendeten Begrifflichkeiten herzustellen, und entsprechende Kategorien zu vergleichen.
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1 Einführung
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Die Bedeutung der virtuellen und erweiterten Realitäten steigt für eine Vielzahl von Anwendungsgebieten, wie z. B. die Produktentwicklung, aber auch den Service und die Produktion. Ein prominentes Beispiel sind Smart Glasses und verwandte mobile Endgeräte, die auch unter den Schlagwörtern Industrie 4.0 oder Internet of Things in bestehende Prozesse von Unternehmen eingebunden werden und damit den Arbeitsplatz der Zukunft strukturieren. Derartige Technologien ermöglichen eine Korrespondenz von Realität und digitaler Welt (Urbach & Ahlemann 2016). Insbesondere Smart Glasses werden mit großen Nutzenpotenzialen im beruflichen Einsatz assoziiert (Theis et al. 2015).
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Die Technologie Smart Glasses wird in der Literatur allerdings verschiedenen Bereichen zugeordnet. Sie entspricht sowohl der Definition eines Head-MountedDisplays (HMD), des Wearable Computing als auch des Ubiquitous Computing
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_2
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AR- und VR-Technologien – Überblick, Klassifikation und Vergleich 21
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oder eines Augmented-Reality-Systems. Eine Abgrenzung der verschiedenen Brillentechnologien ist aktuell noch nicht erfolgt.
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HMD umfassen am Kopf befestigte Bildschirme, welche die durch den Nutzer wahrgenommene Realität durch die Einblendung von Informationen erweitern. Dementsprechende Technologien werden, bedingt durch die Erweiterung der Realität des Nutzers, auch dem Bereich Augmented Reality (AR) zugeordnet (Schega et al. 2014). Von einer Vielzahl heute vorhandener Hersteller und Produkte war eine der zentralsten Produkteinführungen für den AR-Markt die Google Glass im Jahr 2012. Auch wenn Google im ersten Schritt keinen Massenmarkt etablieren konnte, so ist zumindest die Technologiegruppe AR wieder in den Fokus von Wissenschaft, Konsumenten und anderen Produzenten gerutscht. Hierzu gehören Firmen wie Epson und Vuzix. Google selbst hat sich nach der ersten Version der Google Glass vorerst aus dem AR-Markt zurückgezogen. Der AR-Markt wartet seither auf das Erscheinen eines Nachfolgers, der Google Glass 2.
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Dem Begriff HMD werden neben AR-Technologien jedoch auch Virtual-Reality-Brillen (VR-Brillen) zugeordnet. VR-Technologien ermöglichen dem Nutzer das Erleben und Interagieren mit einer virtuellen Realität. Durch den immersiven Charakter dieser Brillentechnologie wird die reale Umwelt für den Anwender vollständig ausgeblendet. Dem Nutzer wird durch diese Technologie die Möglichkeit gegeben, komplett in die virtuelle Realität „einzutauchen“.
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Durch den Einsatz von AR und VR werden heute Servicetechniker virtuell am Produkt oder Einsatzort geschult oder auch Autos mit Head-Up-Displays (HUD) ausgestattet, um den Fahrer mit Zusatzinformationen zu versorgen.
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Die HMD-Technologien unterschieden sich in ihren jeweiligen Eigenschaften als auch Einsatzmöglichkeiten und können daher in verschiedene Kategorien eingeordnet werden. Eine trennscharfe Abgrenzung voneinander ist jedoch nicht immer einfach. Zusätzlich gibt es verschiedene Definitionen oder Einteilungen in der Literatur. Ziel dieses Beitrags ist daher eine Kategorisierung, die sich aus dem Konsens der untersuchten Quellen zusammensetzt.
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2 Anwendungsdomäne technischer Kundendienst
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Der Kontext von sowohl AR als auch VR wurde im Rahmen des Projekts GLASSROOM in der Anwendungsdomäne des technischen Kundendienstes untersucht. Dabei wurde der Hauptfokus mit zwei praktischen Anwendungspartnern auf den Maschinen- und Anlagenbau spezifiziert. Durch eine generell hohe Komplexität unterschiedlicher Maschinen ist eine Unterstützung der Mitarbeiter durch unterschiedliche Technologien in dieser Einsatzkombination optimal. Insbesondere mit Blick auf große komplexe Landmaschinen lassen sich verschiedene Herausforderungen für die zu unterstützenden Techniker feststellen. So gibt es nur wenige Mitarbeiter, welche die entsprechenden Maschinen und Anlagen im Detail kennen, und somit sind alle weiteren auf zusätzliche Informationen angewiesen. Gleichzeitig sind aufgrund der hohen Saisonabhängigkeit des Geschäfts für Land-
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22 Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas
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technik Wartungszeiträume flexibel zu halten. Darüber hinaus sind Schulungen an den entsprechenden Maschinen nur unter hohem Kostenaufwand am realen Objekt möglich.
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Im Projekt GLASSROOM wurden zur Unterstützung vom technischen Kundendienst zwei verschiedene Einsatzszenarien identifiziert und untersucht. Ein VR-Prototyp soll die Schulung für den technischen Kundendienst dezentral ermöglichen und dabei Kosten reduzieren und realitätsnahe Möglichkeiten erhöhen. Durch diese orts-, zeit- und wetterunabhängige Durchführung von Schulungsmaßnahmen werden die Inhalte einer breiteren Zielgruppe von zu Schulenden zugänglich. Eine zweite Stufe des Projekts stellte eine AR-Anwendung dar, die Techniker während des Außeneinsatzes durch Informationen auf Smart Glasses unterstützt. Techniker können in diesem Fall beispielsweise durch eine Prozessführung schrittweise angeleitet werden.
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3 Entwicklungsstand
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3.1 State-of-the-Art von Virtual Reality
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Für den Begriff „Virtual Reality“ (VR), dt.: virtuelle Realität, ist eine Vielzahl an Definitionen zu finden. Ein Grund dafür sind unterschiedliche Umgebungen, Anwendungsbereiche und Ergonomie-Aspekte, in denen Technologien eingesetzt werden. So wird VR bspw. als eine simulierte Realität beschrieben, in die der Nutzer durch ihm gegebene Interaktionsmöglichkeiten eintaucht (Brill 2009). Weiterhin beschreibt Palmer Luckey, Gründer der Firma Oculus VR und Erfinder der Oculus Rift, VR als eine stereoskopische Perspektive mit deutlich erhöhter Sichtweite, was wiederum das Gefühl vermittelt, Teil einer virtuellen Welt zu sein (BBC 2012).
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Das „Eintauchen“ in die virtuelle Welt wird als Immersion bezeichnet. Sherman und Craig definieren den (1) Effekt der Immersion als einen der vier Kernelemente zur Entstehung einer virtuellen Realität. Für eine immersive Wirkung existieren weitere Anforderungen: (2) die virtuelle Welt selbst, (3) das sensorische Feedback und (4) die Interaktion zwischen Elementen der virtuellen Realität und dem Endanwender. Diese Kernelemente bilden die Voraussetzung für das Etablieren einer virtuellen Realität (Sherman & Craig 2002). Entgegen der realen Wahrnehmung erlaubt die virtuelle Realität dem Anwender die Wahl eines eigenen Stand- und Sichtpunkts (Point-of-View, PoV). Dadurch können Geschehnisse innerhalb der virtuellen Welt beeinflusst werden.
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Die Hauptmerkmale von VR-Brillen im Unterschied zu Produkten der ARSparte sind das komplett geschlossene Gehäuse und die Linsen, die vor dem Bildschirm befestigt sind. Nur so kann der Benutzer komplett in eine virtuelle Welt eintauchen und diese ohne störende Lichteffekte der realen Welt wahrnehmen. Die asphärischen Linsen vor dem OLED-Bildschirm sind dabei so konzipiert, dass ein scharfes Sehen in diesem ungewöhnlich nahen Bereich ermöglicht wird.
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AR- und VR-Technologien – Überblick, Klassifikation und Vergleich 23
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Eine Übersicht über die derzeit auf dem Markt erhältlichen Produkte ist in Tabelle 1 dargestellt. Die Endgeräte können in die Bereiche Full-Feature, Mobile und Low-Budget VR-Brillen unterschieden werden. Die differenzierten Typen
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werden im Folgenden weiter ausgeführt, der Vollständigkeit halber wird Mixed
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Reality ebenfalls berücksichtigt.
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Tabelle 1. Endgeräte für Virtual Reality
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VR
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Produkt
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VR-Brillen Mixed Reality
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Full-Feature Mobile Low-Budget
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Oculus Rift
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HTC Vive
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Playstation VR
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LG 360 VR
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Samsung Gear VR
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Google Daydream View
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Huawei VR
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Google Cardboard
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Homido
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3.1.1 Full-Feature-Endgeräte
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Als Beispiel für den Standard-Aufbau einer VR-Brille sollen im Folgenden die Komponenten und die Funktionsweise der Oculus Rift näher erläutert werden (vgl. Abb. 1).
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Abb. 1. Oculus Rift (Foto von Sam Walton / CC-BY)
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Der Korpus der Brille wird mit Hilfe elastischer Bänder am Kopf fixiert. Dies ist eine zentrale Anforderung für die später notwendige Portabilität und Bewegungsfreiheit. Das Gehäuse selbst hat ein minimales Gesamtgewicht, um die Träger auch bei längerer Verwendung nicht zu belasten und einzuschränken. Genauso wie das Eigengewicht ist auch die Verteilung des Gewichts einer der primären
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24 Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas
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Komfortfaktoren für den längeren Einsatz einer VR-Brille. Des Weiteren werden Stellschrauben benötigt, mit denen der Abstand zum Auge reguliert werden kann.
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Im Front-Cover befindet sich der OLED-Bildschirm, der damit unmittelbar vor dem Auge des Anwenders sitzt. Zusätzliche Linsen vor dem Bildschirm erlauben darüber hinaus eine Art Lupen-Funktion, um auf eine ggf. vorhandene Kurz- oder Weitsichtigkeit zu reagieren (Parkin 2014). Aktuelle VR-Brillen, wie z. B. die Oculus Rift, arbeiten mit einer Full-HD-Auflösung von 1920 x 1080 Pixel. Die Bilder werden separat pro Auge angezeigt und sind dabei nicht äquivalent, sondern leicht versetzt positioniert. Dank dieser separaten Perspektive entsteht der bereits erwähnte gewünschte stereoskopische Effekt (Parkin 2014).
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Neben der leicht versetzten Positionierung der einzelnen Bilder ist eine hohe Bildwiederholrate (Oculus Rift 75 Hz) und eine niedrige Persistenz notwendig. Werden beide Kriterien eingehalten, so ergibt sich ein flüssiges Bild und eine Bewegungsunschärfe (engl.: motion blur). Ebenfalls werden dadurch etwaige „Ruckler“ (engl.: judder) reduziert. Sind alle Eigenschaften optimal abgestimmt, so entsteht die gewünschte immersive Wirkung, die wiederum das Risiko für die Simulations-Krankheit (engl.: Simulator oder Cyber Sickness bzw. Motion Sickness) senkt (Oculus VR Inc. 2014). Aufgrund des breiten Sichtfeldes (Oculus Rift 110° Grad) und des kurzen Abstands zwischen Auge und Bildschirm, verliert der Anwender das Gefühl auf einen Bildschirm zu schauen, und gewinnt den Eindruck, sich innerhalb der virtuellen Welt zu befinden (Oculus VR Inc. 2012). Änderungen der Blickrichtung in der realen Welt werden dabei automatisch auf die virtuelle Welt adaptiert. Diese Täuschung des Gehirns verursacht das Gefühl, Bestandteil der simulierten Welt zu sein.
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Einer der beiden größten Konkurrenten zur Oculus Rift ist das aktuelle VR-Produkt der Firma Sony, das inzwischen als „PlayStation VR“ erhältlich ist. Eine weitere, auf dem Markt erhältliche VR-Brille ist die „HTC Vive“. Diese basiert auf der VR-Technologie „SteamVR“ und wird in Kooperation mit Valve und Nvidia entwickelt. Neben den aufgezählten VR-Produkten haben u. a. auch Epson und Carl Zeiss VR-Produkte auf den Markt gebracht. Die Marktanteile von Oculus, Sony und HTC konnten diese Hersteller allerdings nicht erreichen.
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3.1.2 Mobile- und Low-Budget-Endgeräte
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Nach der Reaktivierung und Forcierung des VR-Marktes durch die Oculus Rift haben sich weitere Anbieter mit consumer-orientierten Produkten dem Markt angeschlossen. Als mobile Varianten einer vollständigen Brille bietet Samsung eine VR-Brille als Zubehör für aktuelle Samsung-Smartphones an: die Samsung Gear. Google bietet weiter seit Ende 2016 die Google Daydream als VR-Brille an. Auch bei diesem Produkt wird das Einlegen eines Smartphones vorausgesetzt (Google 2017b). Die günstigste Alternative zur Oculus Rift ist das VR-Einstiegsprodukt „Google Cardboard“. Hierbei handelt es sich um eine kleine Selbstbau-Box aus Pappe, in die ein Smartphone eingelegt wird.
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AR- und VR-Technologien – Überblick, Klassifikation und Vergleich 25
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3.1.3 Mixed Reality
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In Ergänzung zu den bisher betrachteten Geräteklassen der VR ist auch der Begriff „Mixed Reality“ (MR) zu definieren. Bei der Mixed Reality, dt.: gemischte Realität, erfolgt eine Vermischung von realer Umgebung und virtueller Realität. Dabei existieren neben einer rein virtuellen Umgebung insb. die erweiterte Realität (AR), und die erweiterte Virtualität, Augmented Virtuality (AV). Der Begriff „Mixed Reality“ wurde dabei erstmals von Milgram & Kishino (1994) bei dem Versuch eingeführt, verschiedene Mischformen von computergenerierter Realität (Virtual Reality) und realer Welt zu beschreiben. Die Mixed Reality ist daher eine Umgebung, in der reale und virtuelle Objekte in einer Visualisierung kombiniert werden können (Milgram & Kishino 1994). Vorstellbar ist eine Anwendung auf einer Brille, welche ähnlich wie eine VR-Brille komplett geschlossen ist, jedoch über Kameras die reale Welt wiedergibt.
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3.2 State-of-the-Art von Augmented Reality
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Der Grundgedanke von AR beschreibt das zusätzliche Einblenden von Informationen oder anderen Elementen bspw. direkt in das Sichtfeld des Benutzers, während dieser, im Unterschied zur VR, weiterhin die echte Realität wahrnehmen kann. Für den Anwender sind so z. B. bei dem Blick durch eine AR-Datenbrille die virtuellen Objekte koexistent mit der realen Welt. Zusätzlich besteht je nach zusätzlicher Sensorfunktionalität die Möglichkeit einer Interaktion, die in Echtzeit stattfindet (Azuma 1997; Ma et al. 2011; Mehler-Bicher et al. 2011). Durch verschiedene technologische Entwicklungen in den letzten Jahren haben sich allerdings weitere Untergruppen gebildet, da AR als Schlagwort für eine Vielzahl unterschiedlicher Arten von Geräten verwendet wurde. Eine Übersicht der derzeit gängigen Endgeräte kann Tabelle 2 entnommen werden, darüber hinaus werden die Endgerätetypen im Folgenden erörtert.
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Tabelle 2. Endgeräte für Augmented Reality
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Produkt
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AR Smart Glasses AR-Brillen
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Vuzix M100/M300
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Google Glass
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Epson Moverio
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Microsoft HoloLens
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Meta 2
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3.2.1 Unterstützte Realität
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Die Funktion und der Aufbau einer AR-Brille sollen im Folgenden anhand der Google Glass näher erläutert werden (vgl. Abb. 2).
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Abb. 2. Google Glass (Foto: T. Reckmann / CC-BY)
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Das im Februar 2012 erschienene tragbare Head-Mounted-Display projiziert eine überlagerte Realität in die reale Welt. Hierzu nutzt die AR-Brille ein optisches Prisma und einen Miniprojektor (Rhodes & Allen 2014). Die Visualisierung erfolgt durch die Projektion auf ein Display, welches direkt vor den Augen des Anwenders angebracht ist. Dieses sog. See-Through-Display erlaubt es, die reale Umgebung wahrzunehmen und gleichzeitig virtuelle Objekte zusätzlich auf dem Display anzuzeigen, ohne das komplette Eintauchen in eine virtuelle Realität und somit den Verlust zur realen Welt hervorzurufen. Weitere Vorteile liegen in einer freien Bewegung im Raum ohne Kabel oder sonstige Drittgeräte zur Positionsbestimmung. Nachteilig ist jedoch, dass das gesamte Zubehör (Kamera, Display, Recheneinheit als auch weitere Sensorik) am Körper getragen werden muss (MehlerBicher et al. 2011).
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Neben Google haben weitere Anbieter AR-Brillen auf den Markt gebracht, von denen hier die relevantesten aufgelistet werden sollen.
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Die Moverio BT-200 von Epson ist eine AR-Brille, welche ebenfalls 3DInhalte abspielen kann. Die Rechenleistung ist hier jedoch nicht in der Brille abgebildet, sondern auf eine externe Bedieneinheit ausgelagert.
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Als weiteres AR-Produkt ist die Vuzix M100 zu nennen, welche mit einem monokularen Display arbeitet und nicht transparent ist. Diese AR-Brille ist auf Grund des separaten Displays ohne integrierte Überlagerung mit der realen Welt vergleichsweise simpel und flexibel anpassbar. Die M100 kommt somit besonders in der Industrie zum Einsatz und ist nicht für den privaten Gebrauch konzipiert.
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3.2.2 „Echte“ erweiterte Realität Bei den Geräten, die tatsächlich dem ursprünglichen Anwendungsfeld von AR nachgehen und die reale Welt um virtuelle Elemente erweitern wollen, spricht man von der sog. „echten“ erweiterten Realität. Es handelt sich dabei maßgeblich um Brillen, die zusätzliche kontextsensitive Informationen oder Elemente direkt in das Sichtfeld des Benutzers einblenden. Diese können durch Oberflächen-Erkennungen im Sichtfeld des Anwenders an einer definierten Position fixiert werden. Weiterführend ist auch die Interaktion mit virtuellen Objekten möglich. Die Anzahl von verfügbaren Technologien, welche diese Eigenschaften mit sich bringen, ist bisher, verglichen zur Technologiegruppe der unterstützen Realität, sehr be-
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grenzt. So unterscheidet sich das von Microsoft entwickelte System „Hololens“ stark von den bisher genannten AR-Brillen, wie z. B. der Google Glass oder Vuzix M100. Auf der Hololens werden 3D-Objekte, oder auch Hologramme generiert, in die Realität des Benutzers eingebunden und visualisiert (Microsoft 2017). Die Anzeige erfolgt über eine separate Displayfläche vor jeweils beiden Augen. Zusätzliche Sensorik erlaubt durch Gesten, Sprachen und Kopfbewegungen diverse Interaktionsmöglichkeiten mit den virtuellen Objekten. Klarer Unterschied zu den bisher genannten AR-Brillen ist, dass die Hololens nicht nur einen Teil, sondern das gesamte Sichtfeldes einnimmt. Neben Microsoft hat auch Meta ein Produkt im dieser Technologiegruppe platziert. Die Meta 2 ist in Abb. 3 dargestellt. Erste veröffentliche Tests und die Produktspezifikation legen nahe, dass auch die Meta 2 den Anforderungen an eine echte erweiterte Realität gerecht wird (Meta Company 2016).
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Abb. 3. Meta 2 (Foto: MetaMarket / CC-BY)
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4 Klassifikation 4.1 Untersuchungskriterien und Klassifikationskategorien
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Für eine genaue Abgrenzung der Endgeräte fehlt eine Klassifikation der unterschiedlichen Technologien oder Geräte im Hinblick auf die verwendeten Begrifflichkeiten VR und AR bzw. deren Einordnung in Virtualität und Realität. Diese Forschungslücke führt zu stetigen Unschärfen bei der Abgrenzung der verschiedenen Begriffe und erschwert die Erforschung konkreter Szenarien, beispielsweise in der Bildung. Um diesem Umstand entgegenzuwirken, ist in Abb. 4 eine Abgrenzung zwischen AR und VR dargestellt. Dabei bildet der Mittelpunkt die Realität ab, also meist den Ist-Zustand des derzeitigen Bildungswesens. Zu den konventionellen Medien, die somit keine Verbindung zu AR oder VR haben, zählen beispielsweise Schulbücher, Arbeitshefte, gedruckte Anleitungen, Schulungsmaterial in Form von Präsentationsfolien und vieles mehr.
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Abb. 4. Klassifikation von VR und AR
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Von diesem Punkt aus können sich nun die Terminologien in zwei Richtungen entwickeln. Nach links, in Richtung virtuelle Realität (VR), verlagert sich das Verhältnis von Realität und Virtualität zunehmend, über Mixed-Reality-Anwendungen die die außerhalb der Brille vorhandene Realität in den virtuellen Raum überführen, bis hin zu VR-Brillen, die unabhängig des jeweiligen Aufenthaltsortes jegliche Realität virtualisiert zeigen.
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Eine analoge Entwicklung der Begriffe „Realität“ und „Augmentation“ wird rechts des Mittelpunkts vollzogen. Über Smart Glasses, welche die vorhandene Realität mit zusätzlichen Inhalten, wie bspw. Hinweisen, anreichern, wird die Realität bei AR-Brillen vollumfänglich überblendet und dadurch angereichert. Diese allgemeinen Technologiebezeichnungen lassen sich jedoch noch weiter in verschiedene Endgeräte sowie Klassifikationskriterien unterteilen.
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4.2 Virtual Reality
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Wie in Abb. 5 ersichtlich, können bereits die konventionellen Medien in der Bildung in verschiedene Untergruppen eingeteilt werden. So gibt es beispielsweise unterschiedliche Geräteklassen, die bei der Weiterbildung eine Rolle spielen. Diese sind in dieser Grafik Beamer und Laptop, allerdings existieren weitere, die jedoch nicht Betrachtungspunkt dieses Beitrags sind.
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Die nächste Evolutionsstufe ist die sog. Mixed Reality. Von allen Begriffen ist dieser der uneindeutigste, da er bereits von verschiedenen Instanzen mit unterschiedlichen Bedeutungen verwendet wurde. Beispielsweise hat Microsoft die Hololens anfangs noch als Mixed Reality betitelt, ist davon aber inzwischen abgekommen. Stattdessen steht Mixed Reality in diesem Beitrag für eine Verbindung der realen Welt mit der Technologie von VR, die dementsprechend stark an diese angelehnt ist. Ein Beispiel wäre also eine VR-Brille, die mit Kameras und Sensoren zur Außenwahrnehmung ausgestattet ist. So ist das eigene Sehen des Benutzers zwar vollständig von der Außenwelt abgeschirmt, er würde die Realität allerdings übertragen von den Kameras als angezeigtes Bild wahrnehmen. Diese Videoübertragung kann dann live auf unterschiedliche Weisen verändert, ergänzt o-
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AR- und VR-Technologien – Überblick, Klassifikation und Vergleich 29
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der reduziert werden. Eine Art dieser Technik wird im militärischen Sektor bereits länger eingesetzt, beispielsweise im Fahrerstand von Panzerpiloten, wo dies Sichtluken vollständig ablösen konnte. Bis auf Visionen existiert allerdings noch kein marktreifes Produkt, das auf AR-Brillen aufbaut.
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Abb. 5. VR-Klassifikation im Detail Auf der linken Seite der Grafik sind schließlich die verschiedenen Arten von
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VR-Brillen dargestellt. Da die Virtual Reality bereits einen relativ hohen Reifegrad erreichen konnte, kann bereits zwischen drei verschiedenen Varianten von Endgeräten differenziert werden (Böhm & Esser 2016), die zum Tragen auf dem Kopf bestimmt sind. Die sog. Full-Feature VR-Brillen stellen die allein funktionsfähigen, aber dadurch auch teuren Geräte dar. Beispiele sind die bereits erwähnten Geräte Oculus Rift, HTC Vive oder auch PlayStation VR (Oculus VR Inc. 2012; Gaudiosi 2015; Oculus 2015; Sony Computer Entertainment Inc. 2015). Diese Endgeräte verfügen über eigene Bildschirme und Linsen zur Anzeige des virtuellen Raumes sowie über entsprechende Rechenleistung. Die Daten werden allerdings von einer Software auf einem stationären Computer oder Notebook übertragen. Dadurch ist eine Kabelverbindung notwendig, welche die Bewegungsfreiheit einschränkt. Es existieren allerdings erste Prototypen, die Videosignale kabellos zu übertragen.
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Die mittelpreisige Kategorie sind sog. Mobile-VR-Geräte. Es handelt sich hierbei um hochwertige Gehäuse und Rahmen, ausgestattet mit einem oder mehreren Kopftragebändern, asphärischen Linsen sowie einem Einschub oder einer Haltevorrichtung für Smartphones, die sich durch Abstandsregelung an den Benutzer anpassen lässt. Ohne Smartphone ist keine Technik verbaut, die das Anzeigen von virtuellen Räumen ermöglicht, allerdings sind die Geräte häufig mit zusätzlichen
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Bedienelementen, Ladeinterfaces oder Audio-Schnittstellen ausgerüstet. Die bekannten Vertreter dieser Gruppe stellen die Samsung Gear VR und die Google Daydream dar (Google 2017).
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Die sog. Low-Budget-VR-Brillen, je nach Material auch „Cardboards“ genannt, sind die günstigste Möglichkeit, in virtuelle Realitäten „einzutauchen“. Wie die mobilen VR-Gehäuse auch, sind diese Geräte nur Hüllen oder Gehäuse für Smartphones, auf denen dann über weitere Apps virtuelle Spiele, Bilder oder sonstige Inhalte angezeigt werden. Die Cardboards besitzen aufgrund ihrer Einfachheit keine Technik für zusätzliche Bedienelemente und sind teilweise sogar ohne Zugband aufgebaut, so dass man sie vor die Augen halten muss.
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4.3 Augmented Reality
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Der Begriff „Augmented Reality“ (AR), dt.: erweiterte Realität, ist nicht eindeutig definiert. Waren 1968 noch sogenannte Head-Up-Displays (HUD) Geräte, welche auf einer VR- als auch AR-Anwendung aufbauten, so wurde ein eigener AR-Begriff erst durch Caudell & Mizell (1992) geprägt. Weiterführend definiert Azuma (1997) AR als eine Variation von VR.
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Analog zu der Betrachtung von VR lässt sich auch AR in verschiedene Kategorien unterteilen. So stellen Smart Glasses keine vollständig augmentierte, sondern eher eine assistierte Realität dar, ein Zwischenschritt auf der Entwirklung hin zur vollständig augmentierenden AR-Brille. Diese Unterteilung ist im Detail in Abb. 6 erkennbar. Reichern die sog. Smart Glasses die um den Benutzer stattfindende Realität durch beispielsweise Informationen oder Hinweise lediglich an, wird diese Realität bei AR-Brillen überlagert und mit fest verorteten, realitätsnahen Objekten und Modellen versehen.
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Prominenteste Vertreter der Smart Glasses sind beispielsweise die 2012 eingeführte Google Glass und die industrienahen Datenbrillen von Vuzix (M100 und M300). Beide Beispiele verfügen über je einen Bildschirm, teilweise auch Prisma genannt, der je nach Hersteller an einer Seite fixiert oder austauschbar angebracht ist. Diese Aufbauart wird als monokular bezeichnet, gegenüber binokularen Brillen, die über Anzeigemöglichkeiten vor beiden Augen verfügen (Bendel; Serif & Ghinea 2005). Beispiele für binokulare Brillen sind die Brillen der Epson-Moverio-Reihe, die allerdings teilweise auch über Elemente „echter“ AR-Brillen verfügen (Epson 2017). Ferner lässt sich die Art des Bildschirms oder der Anzeige unterteilen, in „(Optical) See-Through“-Prismen, die aus transparenten Materialien bestehen und das Bild über Spiegelungen darstellen, oder „Look-Around“-Bildschirme, um die ein Benutzer aufgrund der nicht durchsichtigen Konstruktion „herumschauen“ muss (Krevelen & Poelman 2010; Furht & Carmigniani 2011; Schega et al. 2014). Zusätzlich zu den unterschiedenen Arten, Informationen im Blickfeld darzustellen, verfügen die Brillen auch über unterschiedliche Bedienund Steuerungselemente. Setzt die Google Glass beispielsweise ein kapazitatives Touchpad ein, über das die meiste Interaktion stattfindet, verfügt die Vuzix M100 über insgesamt vier Knöpfe sowie eine optionale Gestensteuerung (Vuzix 2017).
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Mikrofone für eine Spracherkennung sind meist verbaut, ebenso wie Kameras als Aufnahmegerät.
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Abb. 6. AR-Klassifikation im Detail Die darauffolgende Evolutionsstufe stellt die derzeit teilweise bereits erhältli-
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chen, teilweise aber auch noch als Visionen betrachteten AR-Brillen dar. Bei diesen liegt die Verbindung und Integration von künstlichen, virtuellen Objekten in die echte Realität im Fokus. So werden bei den Geräten Microsoft Hololens sowie Meta 2 Objekte beispielsweise auf einer Tischoberfläche im Blickfeld des Benutzers eingeblendet, die auch an diesem Ort fixiert bleiben, wenn der Träger seinen Kopf dreht. Ermöglicht wird dies durch mehrere Kameras und Sensoren in der Brille, die Oberflächen und Texturen erfassen können, und Kopfbewegungen relativ zum betrachteten Raum verfolgen (Microsoft 2017). Durch transparente Displays vor beiden Augen kann dann ein Teil des menschlichen Blickfelds adaptiert oder verändert werden. Die Geräte der Epson Moverio Reihe verfügen zwar über die notwendigen zwei Bildschirme, allerdings nicht über Kameras und Sensoren zur Erkennung des Raumes. Somit können Bewegungen des Kopfes nur durch Daten aus gyroskopischen Beschleunigungssensoren herausgerechnet werden, eine tatsächliche Wahrnehmung des Raumes findet hier nicht statt. Daher sind diese Brillen eher den Smart Glasses zuzurechnen. 4.4 Vergleich Die Funktionsunterschiede von Augmented- und Virtual-Reality-Brillen liegen insb. im Grad der Integration des Endgerätes in die Realität des Nutzers. Während AR-Brillen virtuelle Objekte in das Sichtfeld des Nutzers einblenden und damit
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eine augmentierte Realität schaffen, blenden VR-Brillen die Realität des Nutzers vollständig aus, um eine detaillierte virtuelle Realität zu erzeugen. Bei beiden Technologien ist der Nutzer jedoch in der Lage, mit den digitalen Objekten zu interagieren. Durch diese Eigenschaften sind diese Brillentechnologien für unterschiedliche Trainings- und Weiterbildungsszenarien geeignet.
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AR-Brillen und auch Smart Glasses blenden kontextsensitive Informationen in das Sichtfeld des Nutzers ein (Niemöller et al. 2016). Auf diese Weise können informationsintensive Prozesse während der Ausführung unterstützt werden. Durch die Mobilität der AR-Systeme ist darüber hinaus eine ortsunabhängige Unterstützung des Anwenders möglich. Somit sind AR-Brillen ein adäquates Assistenzsystem für die Unterstützung des Technikers während der Serviceerbringung am „Point of Service“. Techniker werden damit befähigt, in Prozessen geschult zu werden, während sie diese durchführen, auch „Training on the job“ genannt. Während dazu bislang eine intensive Betreuung durch einen erfahrenen Mitarbeiter notwendig war, ermöglichen AR-Brillen eine unabhängige Unterstützung des Mitarbeiters, um fehlende Prozesskenntnisse individuell auszugleichen.
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Mit dem Blick auf das industrielle Umfeld hat die VR-Technologiegruppe jedoch mit bedeutend größeren Fragestellungen zu kämpfen als die AR-Technologie, da hier die reale Wahrnehmung lediglich teilweise überlagert wird und der Anwender nicht komplett in die virtuelle Realität eintaucht. Dennoch hat VR das Potenzial, die berufliche Aus- und Weiterbildung zu revolutionieren. Während im technischen Kundendienst bislang Trainingscenter unterhalten werden, in denen an realen Produkten geschult wird, ermöglicht der virtuelle Trainer ein ortsunabhängiges flexibles Training, ein sog. „Training off the job“. Das spart Zeit, da mehrere Personen gleichzeitig Prozesse üben können und Anfahrtswege wegfallen. Weiterhin werden Kosten gesenkt, da keine teuren Anlagen zu Schulungszwecken bereitgestellt werden müssen. Darüber hinaus bietet der virtuelle Trainer Sicherheit, so können anspruchsvolle Aufgaben mit chemischen Substanzen geschult werden, ohne gesundheitliche Risiken einzugehen.
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Damit sind VR-Systeme eine ideale Ergänzung zu AR-Systemen für ein individuelles und autonomes Lernkonzept. Die Mitarbeiter werden vorab in den relevanten Prozessen geschult und anschließend von der AR-Brille bei der Serviceerbringung im realen Prozess unterstützt. So ergeben sich bei einem VR-Einsatz zum Beispiel bei gewerblichen Tätigkeiten schnell eine größere Anzahl an Problemund Fragestellungen, die adressiert werden müssen. Kurz- bis mittelfristig gehen Prognosen daher davon aus, dass der VR-Markt zwar momentan schon gut angelaufen ist, jedoch vom AR-Markt durch seine Industrierelevanz zeitnah eingeholt werden wird (Digi-Capital 2015).
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5 Fazit und Ausblick
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Damit Unternehmen auch in der Zukunft auf verlässliche, gut ausgebildete und motivierte Fachkräfte zählen können, ist der Einsatz von innovativen Technolo-
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gien zur Aus- und Weiterbildung unabdingbar. Unter der Verwendung von sowohl VR als auch AR können unterschiedliche Mehrwerte generiert werden, die den Technikern einen verbesserten Zugang zu den Bildungsinhalten ermöglichen. Im Laufe der letzten Jahre wurden die Begriffe AR und VR allerdings wiederholt durch unterschiedliche technologische Entwicklungen geprägt. Im Rahmen dieses Kapitels wurde eine Klassifikation der verschiedenen Begrifflichkeiten vorgenommen, die verdeutlicht, wie divers und unübersichtlich die Terminologie geworden ist. Speziell bei Unternehmen, die neue Technologien in den eigenen Ausbildungsprorammen einsetzen möchten, ist eine eindeutige Kommunikation zum Verständnis bspw. von Unternehmensvertretern gegenüber Technologieanbietern essentiell. Zur Förderung einer einheitlichen, verständlichen Kommunikation in Wissenschaft und Praxis kann die in diesem Beitrag beleuchtete Kategorienklassifikation eine Richtung zur weiteren Terminologie vorgeben.
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Gleichzeitig wird deutlich, dass eine sich weiterhin diversifizierende Technologiediskussion vorhanden ist. Durch neue Visionen, wie beispielsweise das hier erläuterte Verständnis von Mixed Reality, werden stetig neue Entwicklungen immanent sein. Es ist nicht ausgeschlossen, dass auch die Terminologie um weitere, derzeit noch nicht voraussehbare Begriffe angereichert werden wird.
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34 Benedikt Zobel, Sebastian Werning, Lisa Berkemeier und Oliver Thomas
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VRMedien zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung im technischen Service
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Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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Mitarbeiter der beiden Praxispartner im Projekt GLASSROOM, Alfred Becker GmbH und AMAZONEN-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG, haben eine AR-Brille mit der im Projekt entwickelten Software erprobt und erste Erfahrungen mit dem ebenfalls im Projekt entwickelten VR-System gemacht. Die Mitarbeiter wurden im Projektverlauf mehrmals zu ihren Erfahrungen befragt. Die Ergebnisse werden in diesem Beitrag zusammengefasst.
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1 Besonderheiten der Aus- und Weiterbildung im Bereich technischer Kundendienstleistungen
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Mittelständische Unternehmen sehen sich nicht nur durch den Mangel an qualifiziertem Personal herausgefordert, auch rasche Änderungen der technischen Produkte und die Vielfalt unterschiedlicher Produkte fordern Bildungsmaßnahmen, die sich nicht einfach wie Kurse zur Vermittlung von Softskills oder zur Handhabung von Standardsoftware und am Weiterbildungsmarkt beschaffen lassen. Innerbetriebliche Ergänzungen zur Berufsschule für Auszubildende und die Weiterbildung der Mitarbeiter müssen oft von erfahrenen Mitarbeitern, z. B. Meistern, durchgeführt werden, die ihrerseits dringend für operative Aufgaben benötigt werden. Hinzu kommt, dass diese technisch hochqualifizierten Mitarbeiter in der Regel über keine systematische didaktische Ausbildung verfügen, so dass die Qualität der Schulungen oft auch von den Unternehmen selbst als unzureichend eingeschätzt werden, obwohl Auszubildende des Unternehmens immer wieder vordere Plätze bei Landeswettbewerben belegten.
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Die Praxispartner im Projekt GLASSROOM sind zwei sehr unterschiedliche mittelständische Unternehmen: zum einen die Alfred Becker GmbH (nachfolgend auch kurz: Klima Becker), Saarbrücken, die Heizungs- bzw. Klimaanlagen installiert und als Kundendienstleistung wartet, und weiter das einzige Unternehmen in der Region ist, das noch Heizungs- und Klimatechniker ausbildet. Zum anderen die AMAZONEN-Werke H. Dreyer GmbH & Co. KG (nachfolgend auch kurz: Amazonenwerke), Hersteller von innovativer Landtechnik, insb. Großgeräte. Im
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_3
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36 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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Rahmen des Projekts fokussierte sich die Anwendung auf die Wartung und Instandhaltung des Pantera, eines sehr großen selbstfahrenden Geräts, das in der Regel auf sehr weitläufigen landwirtschaftlichen Flächen eingesetzt wird und bei Pannen vor Ort, weitab von Werkstätten, instandgesetzt werden muss.
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2 Einsatz der AR-Technik in der Aus- und Weiterbildung bei Klima Becker
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Eine Herausforderung in der Aus- und Weiterbildung der Servicetechniker besteht darin, dass Klima Becker eine Vielzahl unterschiedlicher Produkte von vielen verschiedenen Herstellern installiert und wartet. Zwar bieten große Hersteller Produktschulungen an, die aber in der Regel nur von einigen Mitarbeitern besucht werden können, die dann als Multiplikatoren wirken, was zeit- und damit kostenwirksam ist. Zum Beispiel werden gerade bei Wartungsaufgaben die generell oder produktspezifisch erfahreneren Mitarbeiter häufig von weniger erfahrenen Technikern angerufen und um Informationen und Hilfe gebeten.
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Hier stellt sich die Frage, ob und auf welche Weise die Aus- und Weiterbildung durch Digitalisierung, insb. durch den Einsatz von Augmented-Reality-Brillen (vgl. den Beitrag zu AR- und VR-Technologien in diesem Buch, S. 20 ff), erleichtert und verbessert werden kann. Von den Projektpartnern waren Vuzix M100 ARBrillen beschafft worden.
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Die ursprüngliche Idee im Projekt GLASSROOM war, für die AR-Brillen Software zu entwickeln, die den Technikern vor Ort Informationen und Hilfen zur jeweiligen Arbeitsaufgabe (z. B. Bau- oder Schaltpläne, kurze Videos mit Wartungsanleitungen usw.) über das Display der Brille zur Verfügung stellen.
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Der Weg einer externen Entwicklung der Arbeits- und Lernhilfen erwies sich jedoch wegen der Vielfalt der Produkte und deren häufigen Änderungen als wenig praxistauglich. Als Alternative sollen die mit Bildungsaufgaben betrauten Techniker und Meister in die Lage versetzt werden, selbst entsprechende Lern- und Arbeitshilfen entwickeln zu können. Dazu benötigen sie zur Qualifizierung kurzfristig geeignete Handreichungen, technische Unterstützung (zur Aufzeichnung und Bearbeitung von Videofilmen, die sie mithilfe der AR-Brille erfassen) und schließlich auch eine fundierte Weiterbildung im Sinne eines „Train-the-Trainer“Konzepts. Die Entwicklung eines Konzepts hierzu erfordert zunächst eine Analyse der Situation, wozu semistrukturierte Experteninterviews anhand eines Interviewleitfadens durchgeführt wurden.
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2.1 Aus- und Weiterbildung bisher
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Die im Folgenden dargestellten Informationen stammen aus Interviews mit Mitarbeitern von Klima Becker. Befragt wurden zwei für das Projekt verantwortliche Mitarbeiter, erfahrene Servicetechniker und Meister, die u. a. in der Ausbildung engagiert sind.
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 37
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Der Interviewleitfaden ist in drei Abschnitte unterteilt:
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• Einsatz digitaler Medien (allgemein), • Erfahrungen mit der AR-Brille Vuzix M100 und • Erfahrungen mit dem VR-Programm.
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2.1.1 Probleme und Schwierigkeiten in der bisherigen innerbetrieblichen Aus- und Weiterbildung
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Die Mitarbeiter von Klima Becker zeigen großes Engagement für die Auszubildenden, diese erreichen immer wieder gute Ergebnisse in den Abschlussprüfungen. In den letzten Jahren hat der Betrieb jedoch Schwierigkeiten geeignete Auszubildende zu bekommen und zu halten.
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Folgende Probleme werden beschrieben:
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• Die Betreuung und Schulung von Auszubildenden ist zeitaufwendig und für die erfahrenen Meister neben ihren Aufgaben im Service und Aufbau zunehmend schwerer zu bewältigen.
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• Die Meister, die in die Ausbildung eingebunden sind, zeigen viel Engagement, haben jedoch kaum systematische didaktische Kenntnisse (keine didaktische Ausbildung).
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• Sie nutzen z. T. wenig geeignete Lehrmethoden. • Es gibt keine standardisierten und aktuellen Inhalte: Jeder Meister berichtet
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sehr unterschiedlich auf der Grundlage seiner Erfahrungen und seines Wissens. • Es werden oft unsystematische Unterrichtsmaterialien verwendet. • Durch die komplexen Anlagen einer großen Zahl unterschiedlicher Hersteller
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ist es nicht möglich, die Auszubildenden mit allen Produkten gleichermaßen vertraut zu machen. • Theorie und Praxis sind nicht angemessen verknüpft bzw. integriert. • Für den Betrieb unabdingbar sind Mitarbeiter mit viel Erfahrung. Wenig erfahrene Servicetechniker beanspruchen viel Zeit von erfahrenen Kollegen (u. a. häufige Nachfragen per Telefon), da Fehler in den Anlagen schnell gefunden und behoben werden müssen. Die Anfragen reduzieren die Zeit der erfahrenen Mitarbeiter für eigene operative Aufgaben. • Der zunehmende Mangel an geeigneten Mitarbeitern führt zu Überlegungen Quereinsteiger aus anderen Branchen umzuschulen.
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38 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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2.1.2 Einsatz digitaler Medien in der Aus- und Weiterbildung – Entlastung oder Belastung?
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Die Befragten sind der Meinung, dass digitale Medien Schulungen und Schulungsunterlagen durchaus sinnvoll ergänzen könnten, sofern diese eine Zeitersparnis für die in der Ausbildung engagierten Meister und eine Verbesserung der Ausbildungsqualität brächten. Die Auszubildenden könnten dann stärker selbstorganisiert lernen und es wäre einfacher, auf die unterschiedlichen Bedürfnisse und das unterschiedliche Vorwissen einzugehen.
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Selbsterstellte Lernvideos von Standardarbeiten und effektiver Fehlersuche könnten die Ausbildung bereichern und praxisorientierter machen. Außerdem könnten Anlagen von unterschiedlichen Herstellern realistisch präsentiert werden.
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Ein anfänglicher Mehraufwand bei der Erstellung von digitalen Inhalten wird von den Befragten erwartet, dies müsste längerfristig durch erhebliche Zeitersparnis kompensiert werden. Die fachliche Kompetenz zur Erstellung von Inhalten für Aus- und Weiterbildung ist nach Meinung der Interviewten vorhanden, auch die Bereitschaft für ein erhöhtes Engagement, wenn positive Effekte (Zeitersparnis und Qualitätssteigerung) zu erwarten sind.
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Den Befragten ist klar, dass die Erstellung effektiver Schulungsvideos gut vorbereitet werden muss und nicht nebenbei erledigt werden kann; dabei muss der Service „weiterlaufen“. Für beide Aufgaben werden erfahrene Techniker mit didaktischen Fähigkeiten benötigt, wobei letztere noch zu erwerben sind. Auch eine kontinuierliche technische Weiterbildung der Ausbilder wäre sehr wichtig, da die Technik sich sehr schnell ändert. Die Herstellerfirmen könnten mit digitalen Medien ihre Neuheiten anschaulich präsentieren, was von größeren Unternehmen bereits praktiziert wird.
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2.2 Erfahrungen mit der AR-Brille
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Bis zum Zeitpunkt der Befragung konnten erst wenige Mitarbeiter Erfahrungen mit der AR-Brille (Vuzix) in der Praxis machen. Grundsätzlich sind diese der Meinung, dass AR-Brillen im alltäglichen Service sehr hilfreich sein können.
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2.2.1 Erfahrungen bei der Aufnahme von Videos
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Die Hardware der Vuzix M100 Brille wird von den Mitarbeitern als relativ unhandlich beschrieben, schwierig sei vor allem die Bedienung über die Knöpfe am Brillengestell und das ungleich verteilte Gewicht der Brille, wodurch sie schief sitzt und eine unangenehme Kopfhaltung bewirke. Schwierig sei es auch, sich auf den sehr kleinen Bildschirm zu konzentrieren.
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Die im Projekt entwickelte Bedienersoftware bewerten die Interviewten insgesamt positiv, obgleich zum Zeitpunkt der Befragung noch einige Befehle fehlten:
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• klare Menüführung, • gute Bedienbarkeit,
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 39
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• gute Sprachsteuerung und • recht gute Grafik.
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Da die Servicetechniker von Klima Becker häufig in Kellergeschossen der Kunden ohne Internetverbindung arbeiten, steht die Sprachsteuerung dann nicht zur Verfügung, wodurch die AR-Brille einen wichtigen funktionellen Vorteil verliert. Außerdem seien an einigen Arbeitsplätzten die Lichtverhältnisse schlecht und die Umgebungsgeräusche sehr hoch, was die Qualität der Aufnahmen ebenfalls stark beeinträchtigen kann.
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Um geeignete Videobilder zu erhalten, müssen sich die Servicetechniker daran gewöhnen, zu heftige Kopfbewegungen zu vermeiden.
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Kritisch sehen die Befragten den Arbeitsaufwand für die umfassendere Erstellung brauchbarer Schulungsvideos. Wichtig ist eine gute Vorplanung (Drehbuch), Klarheit von Zielen und Arbeitsabläufen und eine gute Nachbearbeitung.
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Mit der im Projekt GLASSROOM entwickelten Bearbeitungssoftware gab es zum Befragungszeitpunkt noch relativ wenig Erfahrung. Berichtet wurde, dass die Bearbeitung zeitaufwendig ist und daher oft abgebrochen wurde. So wurden bisher noch keine geeigneten Videos erstellt und in der Aus- und Weiterbildung eingesetzt.
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2.2.2 Möglicher Einsatz in der Aus- und Weiterbildung
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Die Befragten trauen vielen Kollegen die Handhabung der Brille und Bearbeitung der Videos zu, wenn das Bearbeitungsprogramm nicht zu kompliziert und nicht zu zeitaufwendig ist. Sinnvoll wäre es, wenn sich ein Mitarbeiter auf diese Arbeit konzentrieren könnte.
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Einen sinnvollen Einsatz sehen die Befragten in der Ausbildung (durch Erstellung anschaulicher Praxisbeispiele) sowie für den Telesupport, die Unterstützung der Servicetechniker durch erfahrene Meister, z. B. bei der effektiven Fehlersuche.
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Befürchtet wird von einigen Befragten dagegen, dass
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• Telesupport die Mitarbeiter bequem macht, sie bräuchten dann nicht „selbst zu denken“ und forderten immer gleich die Unterstützung der erfahrenen Meister an, was für diese weiterhin Mehrarbeit bedeuten könnte,
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• Ferndiagnosen für Kunden möglich würden und Servicetechniker zunehmend überflüssig würden, und
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• weniger qualifizierte Techniker eingestellt werden könnten, die dann durch wenige qualifizierte Mitarbeiter angeleitet werden.
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Sämtliche (über 60) Servicemitarbeiter (z. B. für Telesupport) mit AR-Brillen auszustatten ist bei Klima Becker aktuell nicht vorgesehen.
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40 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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2.2.3 Weiterentwicklung des AR-Brillen-Einsatzes
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Im Einzelnen äußern die befragten Mitarbeiter folgende Verbesserungswünsche hinsichtlich der AR-Brillen: • Gewichtsausgleich für die AR-Technik der Brille auf einer Seite, so dass die
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Brille gerade sitzt, • Spracherkennung auch ohne WLAN-Verbindung, • bessere Lichtempfindlichkeit der Kamera, • Verringerung des Einflusses von Umgebungsgeräuschen, • Bedienung über die Smart-App (auf dem Smartphone), • Ausgabe der Bilder und Videos auf verschiedenen Geräten, • Einfaches und komfortabel handhabbares Bearbeitungstool, • Möglichkeit Hervorhebungen, wie z. B. Pfeile oder Sprache nachträglich hinzu-
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fügen.
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2.2.4 Akzeptanz der AR-Brille
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Die Befragten erwarten keine Akzeptanzprobleme bei den jüngeren Mitarbeitern, ältere Mitarbeiter wären vermutlich eher skeptisch und hielten die AR-Brille für Spielerei. Vor allem jedoch käme es auf die Qualität der Produkte an.
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2.3 VR-System
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Der Projektpartner Fraunhofer IAO, Stuttgart, hat in Zusammenarbeit mit dem Fachgebiet Informationsmanagement (IMWI) der Universität Osnabrück für die Aus- und Weiterbildung von Servicetechnikern ein aufwendiges VR-System entwickelt.
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Keiner der befragten Mitarbeiter von Klima Becker hat bisher praktische Erfahrungen mit diesem oder einem anderen VR-System. Sie können sich jedoch vorstellen, dass es beim Training an komplexen Geräten sinnvoll eingesetzt werden könnte. Den Einsatz sehen die Befragten in ihrem Bereich nur in Kooperation mit den Herstellern oder für einige Standardbauteile. Da sich die Produkte ständig ändern, müssen immer wieder „Updates“ erstellt werden.
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3 Weiterbildung mit AR- und VR-Technik bei den Amazonenwerken
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Ein Problem bei Weiterbildungen der Mitarbeiter in den Amazonenwerken sind die komplexen Maschinen, in die man nur schlecht oder gar nicht hineinsehen kann. Um Schulungen anschaulicher zu machen, müssen entweder aufwendig Mo-
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 41
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delle gebaut werden oder die unsichtbaren Teile müssen mit Hilfe von Grafiken und Skizzen erklärt werden.
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Bei jeweils ca. 12 Teilnehmern mit unterschiedlicher Motivation und unterschiedlichem Vorwissen pro Weiterbildungsveranstaltung und nur einem Anschauungsobjekt entstehen Wartezeiten für die Schulungsteilnehmer, anschauliches Lernen ist schwierig und Über- und Unterforderung ist die Folge.
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3.1 Einsatz digitaler Medien in Aus- und Weiterbildung
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Digitale Medien, vor allem VR, sind gute Alternativen zu den selbst erstellten Modellen und theoretischen Erklärungen, um die inneren Teile einer Maschine sichtbar und erfahrbar zu machen. Die mediale Präsentation erleichtert nachweislich den Aufbau eines für das Verständnis der Technik unerlässlichen „mentalen Modells“ bei den Technikern (Salomon 1979).
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Ferner können mehr Teilnehmer gleichzeitig sinnvoll beschäftigt werden, es entstehen weniger Wartezeiten und dadurch weniger Langeweile bei den Schulungsteilnehmern.
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Bei unterschiedlichem Vorwissen der Teilnehmer kann so das Lerntempo individualisiert werden und die Lernenden können beliebige Wiederholungen durchführen. Die Interviewten erwarten mehr Beteiligung und Motivation der Schulungsteilnehmer.
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Schulungen und Trainings werden von zwei hauptamtlichen Trainern vorbereitet und zusammen mit Serviceberatern und Produktspezialisten durchgeführt. Da immer mehr Trainings von wenigen Trainern angeboten werden müssen, entstehen zunehmend Zeitprobleme. Digitale Medien können hier für Entspannung sorgen.
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Die Entwicklung digitaler Inhalte für die Aus- und Weiterbildung ist zunächst mit zusätzlichem Aufwand für das Aus- und Weiterbildungspersonal verbunden und erfordert entsprechendes Engagement. Dies würde jedoch erbracht, wenn die Mitarbeiter einen Mehrwert und Zeitvorteile erkennen. Dazu müsste die Firmenleitung bereit sein, in deren Weiterbildung zu investieren, was sich letztlich durch weniger aufwendige Serviceeinsätze amortisieren würde.
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VR im Training und AR sowohl als Telesupport im Service als auch als Mittel um Videos für die Aus- und Weiterbildung zu generieren, werden positiv bewertet, wenn die entsprechende Qualität gewährleistet ist.
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3.2 AR-Brille
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Die meisten Interviewten hatten bisher wenig Erfahrungen mit der AR-Brille gemacht, sie konnten sie lediglich im Schulungsraum ausprobieren, noch nicht in der realen Praxis.
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42 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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3.2.1 Erfahrungen mit der AR-Brille
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Die Befragten schätzen die Videoaufnahmen in der Praxis als aufwendig ein, vor allem würde der Ablauf der Arbeit gestört.
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Aufgrund der zum Teil fehlenden Internetverbindung, z. B. auf Feldern in Osteuropa, würde die Sprachsteuerung und die Online-Übertragung für die Beratung nicht funktionieren. Hier wünschen sich einige Servicetechniker eine Steuerung über das Smartphone, dies sei einfacher als die Bedientasten an der Brille. Die Bedienung mit ölverschmierten Fingern könnte dann mit einer „Bedienfolie“ erfolgen.
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Gewünscht wird zudem eine Pausentaste, damit Störungen oder uninteressante Zwischenschritte nicht mitaufgenommen werden müssten.
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Der Umgang mit der Brille muss geübt werden, zum Beispiel müssen rasche Kopfbewegung vermieden werden. Die Aufnahmequalität finden die Befragten erstaunlich gut, auch die Sprachqualität sei trotz Motorgeräuschen recht gut.
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Die Aufnahmesoftware wird als sehr einfach und gut beschrieben, es fehlen jedoch noch einige „Werkzeuge“ und Warnhinweise. Wichtig sind gute Vorarbeiten, ein Drehbuch und Nachbearbeitung, z. B. müssten für die unterschiedlichen Länder die Videos in verschiedenen Sprachen nachgesprochen oder untertitelt werden.
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3.2.2 Möglicher Einsatz in der Praxis
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Die Interviewpartner sehen in Videos eine gute Ergänzung zu den Schulungsmaterialien, insb. um Innenansichten zu erklären oder verschiedene technische Probleme zu erläutern. Videoaufnahmen für die Schulungen beim Kunden zu erstellen sei aufgrund von Zeitaufwand und Kosten schwierig. Gute Videos müssten in Ruhe erstellt werden und nicht unter Zeitdruck im Serviceeinsatz.
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Telesupport wäre für Amazonenwerke eine sehr zeitsparende und kostengünstige Unterstützung im Service, vor allem bei der Fehlersuche vor Ort. Hierzu gäbe es bereits erste positive Erfahrungen. Mit der AR-Brille können sowohl die Servicetechniker als auch die Kunden von Fachleuten aus der oft weit entfernten Zentrale direkt beraten werden. Es können auch Probleme vor Ort aufgezeichnet und dann im Werk analysiert werden.
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Mit der AR-Brille lassen sich auch Anleitungen und Tutorials für die Händler und Kunden erstellen.
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Die Befragten trauen es sich zu, die selbst erstellten Videos zu bearbeiten (z. B. schneiden und kürzen), dies sei aber zeitaufwendig und ließe sich nicht nebenbei machen.
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Zurzeit seien die Kosten der Brillen jedoch noch zu hoch, um alle Servicemitarbeiter damit auszustatten.
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 43
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3.2.3 Gewünschte Weiterentwicklungen bei der AR-Brille und der GLASSROOM-Software
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Im Einzelnen wünschen die Befragten folgende Verbesserungen: • Smartphone-Bedienung (vor allem, wenn die Sprachsteuerung ausfällt), • leistungsfähigere Akkus für die AR-Brille, • mehr „Werkzeuge“ (z. B. zum Hervorheben von Videoelementen: Pfeile, Krei-
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se) und Warnhinweise in der Bearbeitungssoftware, • einfache Handhabung der Bearbeitungssoftware, • Möglichkeit der Bedienung mit schmutzigen Händen (Bedienfolie), • einfachere Aufzeichnung von Videos (u. a. ohne Projektnamen zu vergeben), • Nachbearbeitung am PC: u.a. Einfügen von Texten, Bildern, verschiedenspra-
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chige Untertitel, • Hilfen für die Erstellung didaktisch sinnvoller Videos.
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3.2.4 Akzeptanz von AR-Brille und -Software
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Bei den meisten Mitarbeitern von Amazonenwerke wird eine gute Akzeptanz erwartet. Im Gegensatz dazu ist die Affinität der Händler zu neuen Medien stark unterschiedlich.
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3.3 VR-System
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Die meisten Befragten hatten bis zur Befragung ein- bis zweimal die Gelegenheit das VR-System zu erproben.
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3.3.1 Möglicher Einsatz in der Weiterbildung
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In der Aus- und Weiterbildung können VR-Systeme Innenansichten komplexer Systeme bieten und realistische Trainings ermöglichen.
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Die Darstellung der VR-Inhalte wird als sehr realistisch bewertet und sei sehr gut umgesetzt. Der Einsatz eines „Controllers“ wird besser bewertet als die „virtuellen Hände“. Das System ermögliche ein realistisches Training und die Lernenden können „Hand anlegen“. Der Trainingsablauf wird als sehr realistisch beschrieben, die realistische Darstellung aller Details einer Maschine sei nicht unbedingt notwendig.
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Etwas störend finden einige Befragte die Kabelführung während der Verwendung des VR-Systems.
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Die Sicht durch die Brille mache nicht schwindlig, was vorher teilweise befürchtet wurde. Alle Arbeitsbewegungen werden als sehr gut ausführbar beschrie-
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44 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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ben, nur Drehungen seien etwas schwieriger, Übung und Gewöhnung seien unerlässlich.
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Gut wird auch die automatische Ausrichtung bewertet: Wenn zum Beispiel eine Schraube herunterfällt und aufgehoben werden muss, befindet sich dieses Teil gleich wieder in der erforderlichen Richtung um richtig eingesetzt zu werden.
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Die jeweiligen Arbeitsaufgaben werden vom System klar vermittelt, so dass die Lernenden wissen, welche Arbeit sie erledigen sollen.
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3.3.2 Gewünschte Weiterentwicklung des VR-Systems
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Die Befragten wünschen im Einzelnen folgende Verbesserungen: • Beim Einstieg in das Training ein Inhaltsverzeichnis, um Inhalte beliebig aus-
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zuwählen, • die Möglichkeit, Arbeitsschritte beliebig wiederholen und überspringen zu
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können, • mehr Auswahl an Arbeitsschritten und Werkzeugen, auch um bei den Lernen-
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den mehr Fehler provozieren zu können (Erwerb von Fehlerwissen), • mehr Informationen zu den Werkzeugen, mit denen gearbeitet wird, und den
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Objekten, die manipuliert werden (u. a. Teilenummer, Baugruppe, Gewicht), • Ermöglichen eines Wechsels zwischen Realität und VR, • „Taschenlampenfunktion“: Optische Hervorhebung des jeweiligen Arbeitsbe-
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reichs, • Möglichkeit, selbst Inhalte einzuspeisen oder zu bearbeiten, z. B. Notizen ein-
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fügen, genauere Bezeichnungen und technische Hinweise (z. B. „vor dem Einsetzen einfetten“), • verschiedene Level ermöglichen: einfache und komplexere Darstellungen der virtuellen Arbeitsumgebung, • zusätzlich zweidimensionales Üben am PC ermöglichen, • „Hammerfunktion“, • Sprachsteuerung.
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4 Zusammenfassung der Befragungen
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4.1 Einsatz von AR- und VR-Technik bei Klima Becker
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Die Auszubildenden und Servicetechniker müssen mit vielen unterschiedlichen Produkten von verschiedenen Herstellern vertraut gemacht werden. Bei Störungen und Wartungsaufgaben sind vielfältige produktspezifische Erfahrungen wichtig. In
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 45
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Bezug auf bestimmte Produkte oder Technologien noch unerfahrene Servicetechniker beanspruchen viel Beratungszeit von erfahrenen Kollegen. Die Schulung der Auszubildenden ist für die damit betrauten Meister zeitaufwendig. Diese zeigen ein hohes Engagement, haben jedoch kaum systematische didaktische Kenntnisse und nutzen z. T. wenig geeignete Unterrichtsmaterialien.
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Die Befragten sehen für die Aus- und Weiterbildung und für Telesupport einen sinnvollen Einsatz der AR-Brille. Problematisch ist jedoch, dass es an typischen Einsatzorten häufig keine Internetverbindung gibt und daher die Sprachsteuerung nicht funktioniert, die AR-Brille verliert damit einen wichtigen funktionellen Vorteil. Auch schlechte Lichtverhältnisse und hohe Umgebungsgeräusche beeinträchtigen den Nutzen.
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Die Ausstattung aller (über 60) Servicemitarbeiter mit AR-Brillen ist für die Klima Becker bisher noch nicht vorgesehen.
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Die im Projekt entwickelte Bedienersoftware (für die AR-Brille) bewerten die Interviewten überwiegend positiv. Die Bearbeitungssoftware für die eigene Erstellung von Instruktionsmaterial konnten die Mitarbeiter bisher nicht erproben.
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Mit dem VR-System konnten die Mitarbeiter bisher noch keine praktischen Erfahrungen sammeln, sie können sich jedoch vorstellen, dass es beim Training an komplexen Geräten in Kooperation mit Herstellerunternehmen sinnvoll eingesetzt werden kann.
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4.2 Einsatz von AR- und VR-Technik bei Amazonenwerke
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Die komplexen und teuren Maschinen der Amazonenwerke machen die Weiterbildungen der Mitarbeiter und Kunden schwierig, da eine solche Maschine nicht ohne Weiteres als Übungsmaterial verfügbar gemacht werden kann. Digitale Medien, vor allem VR, können diesen Nachteil ausgleichen und sind darüber hinaus geeignet, innere Teile einer Maschine sichtbar und erfahrbar zu machen, was es auch erleichtert, auf die unterschiedlichen Lernvoraussetzungen der Schulungsteilnehmer einzugehen.
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Die befragten Mitarbeiter sind sich einig, dass Videos mit der AR-Brille eine gute Ergänzung zu den Schulungsmaterialien sein können, um Innenansichten zu erklären oder verschiedene Probleme zu erläutern. Außerdem können damit Anleitungen und Tutorials für die Händler und Kunden erstellt werden.
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Telesupport ist für die Amazonenwerke eine sehr zeitsparende und kostengünstige Unterstützung im Service, vor alle bei der Fehlersuche vor Ort. Mit der ARBrille können sowohl die Servicetechniker als auch die Kunden von Fachleuten aus der oft weit entfernten Zentrale direkt beraten werden.
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Eine fehlende Internetverbindung, z. B. auf Feldern in Osteuropa, bewirkt allerdings, dass die Sprachsteuerung und die Online-Übertragung für die Beratung nicht verfügbar sind. Eine Steuerung der Brille über eine entsprechende Smartphone-App wäre sinnvoll.
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Die Aufnahmequalität finden die Befragten gut, auch die Sprachqualität ist trotz der Maschinen- und Motorgeräusche akzeptabel.
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46 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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Die Aufnahmesoftware wird als sehr einfach und gut beschrieben, es fehlen jedoch noch einige „Werkzeuge“ und Warnhinweise. Wichtig sind dabei gute Vorarbeiten. Die Bearbeitungssoftware konnte noch nicht erprobt werden.
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Zurzeit sind geeignete AR-Brillen jedoch noch zu teuer, um alle Servicemitarbeiter damit auszustatten.
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VR-Systeme können Innenansichten in komplexe Maschinen bieten und realistische Trainings ermöglichen. Die VR-Inhalte werden als sehr realistisch und sehr gut umgesetzt bewertet. Alle Arbeitsbewegungen werden als sehr gut ausführbar beschrieben, lediglich Drehungen als etwas schwieriger. Übung und Gewöhnung sind hier wichtig.
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Die Übungsaufgaben im VR-System sind klar formuliert, die Teilnehmer wissen jeweils welche Arbeit sie erledigen sollten.
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5 Gelingensbedingungen des Einsatzes von AR- und VR-Technologie in der Aus- und Weiterbildung
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5.1 Einsatzmöglichkeiten
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Generell sind für AR- und VR-Systeme in der Aus- und Weiterbildung die folgenden Einsatzbereiche erkennbar:
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• Telesupport durch AR-Brillen als kostengünstige und effektive Beratung: Die Kamera in der Brille zeigt dem Experten in der Ferne Aggregate oder andere Bilder, die Fehlerdiagnosen ermöglichen, über das Display und den Ton können dem Anwender vor Ort Anweisungen und Hinweise gegeben werden.
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• VR-Systeme als Medien für die Aus- und Weiterbildung: Trainingsteilnehmer können mit zunehmend weniger Anleitung virtuell und damit risikofrei an einem System arbeiten und üben.
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• Die AR-Brille als Mittel für die Erstellung von Lernmedien: Während der Arbeit an einem zu wartendem oder zu reparierenden System können Experten Arbeitsschritte aufzeichnen und auf der Grundlage dieser Videoabschnitte leicht Lernmedien für die betriebliche Aus- und Weiterbildung erstellen.
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• Die AR-Brille als Arbeitshilfe: Weniger erfahrene Servicemitarbeiter können sich während der Arbeit an einem ihnen weniger vertrauten System Hilfen auf das Display rufen; dies können entsprechend aufbereitete Bedienanweisungen sein, Schaltpläne oder auch kurze eigens erstellte Erklärvideos. Die Funktion war im Projekt GLASSROOM ursprünglich als Haupteinsatzgebiet für ARBrillen gedacht, wobei entsprechende Arbeitshilfen beispielhaft in Kooperation von Praxis- und Wissenschaftspartnern erstellt werden sollten. Da sich dies wegen der Besonderheiten im Bereich der Klimatechnik (große Zahl unterschiedlicher Systeme) als wenig effizient erwies, wurde auf eine didaktische Qualifi-
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Potenziale und Hemmnisse von AR- und VR-Medien in der Aus- und Weiterbildung 47
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zierung der betrieblichen Experten abgestellt, die so in die Lage versetzt werden, selbst nach Bedarf Instruktionsmaterial und Arbeitshilfen zu erstellen.
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Wie die Befragungen zeigen, sind keine grundsätzlichen Akzeptanzprobleme, weder bei dem betroffenen Personal noch bei den Lernenden, zu erwarten, angemessene Schulung und Übungsmöglichkeiten jeweils vorausgesetzt.
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5.2 Qualitätsanforderungen an die Systeme
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Virtual-Reality-Systeme aktuellen Standards erfüllen offensichtlich die Erwartungen der Anwender. Eine Weiterentwicklung ist dennoch erwünscht, noch sind nicht alle Handlungen und Rückmeldungen (z. B. haptisch) realistisch abbildbar. Die Entwicklung von VR-Systemen ist sehr aufwendig; Wünsche der Anwender, vor Ort selbst Daten einzugeben und das System anzupassen und zu verändern, lassen sich sicher nur in eher engen Grenzen umsetzen.
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Bei Augment-Reality-Systemen (AR-Brillen) besteht offensichtlich für den Einsatz in der Aus- und Weiterbildung noch Optimierungsbedarf, wobei eine rasche Verbesserung der AR-Brillen zu erwarten ist. Verbesserungen sollten betreffen: • Tragekomfort, Sitz der Brille: Die seitlich ungleiche Gewichtsbelastung der
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Brille wirkt störend und erfordert eine häufige Korrektur des Sitzes. • Die Ergonomie der Bedienung: Optimal wäre eine komfortable Sprachsteue-
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rung, was jedoch eine Internetverbindung voraussetzt. Der Einsatz ohne WLAN- bzw. mobile Datenverbindung erfordert erweiterte Bedienmöglichkeiten über das Smartphone, auch unter physikalisch ungünstigen Bedingungen (wenig Licht, Lärm und Schmutz).
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5.3 Qualifizierung der Fachkräfte für die Aus- und Weiterbildung
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Sowohl der Einsatz der AR-Brille als Mittel zur Erstellung von Video-Lehrmaterial als auch die Entwicklung und Bereitstellung von Arbeitshilfen zur Anzeige auf dem Display der AR-Brille erfordern didaktische Qualifikationen, die in der Regel bei Ausbildern nicht erwartet werden können; die Ausbildereignungsverordnung bzw. der Rahmenplan für die Ausbildung der Ausbilder und Ausbilderinnen (Bundesinstitut für Berufsbildung 2009) sehen bisher entsprechende Kompetenzen nicht vor.
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Da entsprechende Weiterbildungsmöglichkeiten oft nicht kurzfristig verfügbar sind, wenn sie benötigt werden, bieten sich multimediale Lernangebote an. Der Prototyp einer entsprechenden Lern-App wurde im Rahmen diese Projekts GLASSROOM entwickelt.
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48 Lisa Niegemann und Helmut Niegemann
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6 Literatur
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Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) (Hrsg) (2009) Empfehlungen des Hauptausschusses des Bundesinstituts für Berufsbildung zum Rahmenplan für die Ausbildung der Ausbilder und Ausbilderinnen. https://www.bibb.de/dokumente/pdf/empfehlung_135_rahmenplan_aevo.pdf, 16.11.2017
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Salomon G (1979) Interaction of media, cognition, and learning. San Francisco, Jossey Bass
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Teil II: Methoden und Modelle
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Konstruktion und Anwendung einer Entwicklungsmethodik für ServiceUnterstützungssysteme
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Dirk Metzger, Christina Niemöller und Oliver Thomas
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Ein integriertes Produkt-Design, welches sowohl die Sachleistung, die Dienstleistung und die Informationssysteme berücksichtigt, ist aufgrund der gegenseitigen Einflüsse zwischen den drei Komponenten wesentlich. Besonders im technischen Kundendienst (TKD) ist dies relevant, da hier komplexe Produkte mit unterschiedlichen Arten von Dienstleistungen kombiniert werden. Allerdings existiert bis dato keine Methode zur systematischen Integration von Informationssystemen in den Produkt-Service-Engineering-Prozess. Daher wird im Folgenden eine Methode zur Konstruktion von Service-Unterstützungssystemen vorgestellt. Für die Gestaltung der Methode wurde ein Design-Science-Forschungsansatz verwendet. Mit dieser Methode leisten wir einen Forschungsbeitrag im Bereich des Service-Engineerings und der Konstruktion von Informationssystemen. Zusätzlich wird der praktische Beitrag mit Leitlinien für Designer von neuen Produkten, Dienstleistungen und Informationssystemen zur Bewältigung der Komplexität und Förderung der Informationsunterstützung der Techniker gegeben.1
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1 Einleitung
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Kunden verlangen zunehmend nach einer Gesamtlösung anstatt eines reinen Produktes oder einer Dienstleistung (Baines et al. 2007). Aus diesem Grund wird das Produkt-Service-Systeme Engineering (PSSE) schon seit einigen Jahren auch in der Information-Systems-Forschung thematisiert und PSSE-Methoden wurden ausführlich diskutiert (Thomas et al. 2008a; Tan et al. 2009; Abramovici & Aidi 2015). Es herrscht Einigkeit in der Literatur, dass Produktfunktionalitäten und Dienstleistungsprozesse nahtlos von Beginn an integriert werden sollten (Cavalieri
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1 Bei diesem Kapitel handelt es sich um eine überarbeitete und gekürzte Fassung des Jounal-Beitrags „Metzger D, Niemöller C, Thomas O (2016) Design and Demonstration of an Engineering Method for Service Support Systems. In: Information Systems and eBusiness Management 14, Nr. 4. doi:10.1007/s10257016-0331-x“.
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_4
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Entwicklungsmethodik für Service-Unterstützungssysteme 51
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& Pezzotta 2012). Begründet wird dies durch wechselseitige Einflüsse. So wird zum Beispiel die Installation von Wartungsklappen in Produkte durch den Serviceprozess beeinflusst und umgekehrt. Diese gegenseitigen Einflüsse existieren auch zwischen dem Informationssystem (IS) und (a) den Dienstleistungsprozessen sowie (b) den Produktfunktionalitäten. Daher müssen, analog zur Argumentation von Cavalieri und Pezzotta (2012), die Informationssysteme auch integriert und zeitgleich entwickelt werden.
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In Bezug auf (a) benötigen Techniker im Rahmen des technischen Kundendienstes ein mobiles Informationssystem (ein sog. Service-Unterstützungssystem), um den geforderten Dienst zu erfüllen (Agnihothri et al. 2002; Ray et al. 2005; Legner et al. 2011; Matijacic et al. 2013). Aufgrund des großen Aufgabenspektrums (Walter 2010; Baines et al. 2013) (1) benötigen Servicetechniker Wissen, um die Arbeitsschritte durchzuführen. Dies wird mit der zunehmenden Komplexität der Produkte, an denen die Arbeit durchgeführt wird, noch wichtiger. (2) Servicetechniker benötigen Informationen über den Service selbst (z. B. Prozesse, Planungsinformationen, Rechts- und Regulierungsinformationen) (Däuble et al. 2015). Sowohl das Wissen als auch die Informationen müssen an die Serviceaktivitäten angepasst werden. Bei der Gestaltung des Informationssystems muss also klar sein, welche Informationen und Kenntnisse übertragen werden sollen. Umgekehrt muss bei der Gestaltung der Serviceprozesse auch geprüft werden, ob und wie die Fähigkeiten trainiert und Informationen bereitgestellt werden können. Insofern kann argumentiert werden, dass Informationssysteme und Dienstleistungen integriert entwickelt werden müssen.
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In Bezug auf (b) muss ein Service-Unterstützungssystem auch die notwendigen und relevanten Informationsbedürfnisse hinsichtlich des spezifischen Produkts erfüllen (z. B. Ersatzteilinformationen) (Däuble et al. 2015). So muss bei der Implementierung des Informationssystems klar sein, welche Informationen über das Produkt notwendig sein werden, um die Dienstleistung durchzuführen. Darüber hinaus beeinflusst die Gestaltung des Informationssystems die Gestaltung des Produkts gegenüber Schnittstellentechnologien (z. B. QR-Codes, Sensortechniken). Daher gibt es auch hier gegenseitige Einflüsse zwischen Informationssystem und Produkt.
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Darüber hinaus kann das Design des Informationssystems oder die Wahl einer bestimmten Technologie die Entstehung neuer Produkte und Dienstleistungen ermöglichen (z. B. neue Technologien ermöglichen Self-Service oder mit dem Kunden gemeinsam erarbeitete Leistungen). Aus den genannten Gründen ist die Notwendigkeit einer integrierten Entwicklung, die Informationssysteme, Produkte und Dienstleistungen gemeinsam und gleichberechtigt realisiert, gegeben.
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Die Disziplin Service-Systems-Engineering (SSE) ist geprägt durch die Komplexität von Produkten und Dienstleistungen, nicht nur durch die Kombination von Informationen und physikalischen Komponenten, sondern auch durch das notwendige Wissen, die unterschiedlichen Kommunikationskanäle und die vernetzten Akteure (Böhmann et al. 2014). Innerhalb der Disziplin wurde die implizite Integration von Informationssystemen immer als Teil von PSS diskutiert (Nie-
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52 Dirk Metzger, Christina Niemöller und Oliver Thomas
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möller et al. 2014). Die Entwicklung von Informationssystemen war bisher eher Gegenstand des Software-Engineerings, und die meisten Autoren empfehlen die Verwendung von bekannten Methoden aus diesem Bereich in Kombination mit ihrer PSSE-Methode (Boughnim & Yannou 2005; Alonso-Rasgado & Thompson 2006; Kett et al. 2008); jedoch gibt kaum jemand explizit an, wie die Integration konkret methodisch umgesetzt werden kann.
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Ein zentrales Thema in der Diskussion mit Praktikern in mehreren Forschungsprojekten bisher war, dass Anforderungen an Informationssysteme zur Unterstützung eines Technikers vor Ort meist unpräzise geblieben sind. Der Grund dafür war das Fehlen einer spezifischen Vorgehensweise, um Informationen und relevantes Wissen für ein Service-Unterstützungssystem zu definieren. Vor dem Hintergrund der Argumentation der gegenseitigen Einflüsse und den Beobachtungen wird im Folgenden eine Methode zur Konstruktion von PSS zusammen mit Informationssystemen dargestellt. Die Integration wird realisiert auf Basis der Informations- und Wissensbedarfe, die von einem Service-Unterstützungssystem adressiert werden sollen.
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Wir folgen einem klassischen Design-Science-Research-Ansatz (DSR), wie er allgemein für die Entwicklung von Informationssystemen verbreitet ist (Böhmann et al. 2014). Um unsere Methode strukturiert darzustellen, greifen wir auf Vorschläge von Offermann et al. (2010a) zurück, die eine transparente und fundierte Darstellung der Methode ermöglichen. Mit der Methode sollen Service-Designer gleichzeitig ein PSS und das entsprechende Informationssystem entwerfen können, welches später von Service-Mitarbeitern genutzt wird.
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Der Beitrag basiert auf dem bereits veröffentlichten Journal-Paper von Metzger et al. (2016) und ist strukturiert wie folgt: In Abschnitt 2 werden relevante Konstrukte beschrieben. In Abschnitt 3 stellen wir die Engineering-Methode selbst vor mit Fokus auf die Integration mittels Informations- und Wissensbedarf. Dazu wird zuerst das Ziel der Methode definiert. Danach beschreiben wir die Bausteine der Methode. Basierend auf der Diskussion weiterer relevanter Arbeiten wurde die Methode auf Basis bestehender Methoden für PSSE (Thomas et al. 2008b) und Scrum (Schwaber 1997) konzipiert. Zuletzt werden in Abschnitt 4 die Ergebnisse zusammengefasst und ein Ausblick für die zukünftige Forschung gegeben.
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2 Konstrukte
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Konstrukte stellen die grundlegenden Einheiten einer Methode dar (Müller-Wienbergen et al. 2011). Nachfolgend werden die für die Methode relevanten Konstrukte dargestellt. Offermann et al. (2010b) schlagen vor, zwischen anwendungsspezifischen, methodenspezifischen und ausgabespezifischen Konstrukten zu unterscheiden.
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2.1 Anwendungsspezifische Konstrukte: Serviceprozesse
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Der Kontext der Anwendung konzentriert sich auf Serviceprozesse. Dabei ist der Service durch einen Prozess abbildbar (Edvardsson & Olsson 1996). Typische Serviceprozesse, die von der Unterstützung durch ein Servicetechniker-Unterstützungssystem profitieren, sind komplexe und wissensintensive Dienstleistungen (Fellmann et al. 2011). Wissensintensive Serviceprozesse sind in hohem Maße auf Erfahrung und Fachwissen angewiesen. Die Übertragbarkeit ist für alle Serviceprozesse gegeben, die aus einer oder mehreren Aktivitäten bestehen und signifikante Wissensvoraussetzungen für ihre effektive Umsetzung aufweisen.
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2.2 Methodenspezifische Konstrukte: Informations- und Wissensbedarf sowie Anforderungen an das Informationssystem
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Zur Durchführung des Serviceprozesses sind mehrere Informationen sowie relevantes Wissen notwendig (Becker et al. 2011; Däuble et al. 2015). Das Wissen kann in implizites und explizites Wissen sowie deren Zwischenformen unterteilt werden (Polanyi 1966; Griffith et al. 2003). Dabei wird implizites Wissen gewöhnlich als Erfahrung in einer bestimmten Domäne bezeichnet. Es ist schwierig, wenn nicht unmöglich, dieses Wissen zu übertragen oder aufzuschreiben. Im Gegensatz dazu umfasst explizites Wissen (auch Information genannt) Tatsachen bzw. Wissen, das leicht aufzuschreiben und zu übertragen ist. Schließlich ist eine Mischung von beidem vorhanden, das schwierig, aber nicht unmöglich ist, aufzuschreiben. Dieses Wissen kann meist auch über praktisches Training transferiert werden (Polanyi 1966; Griffith et al. 2003).
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Im Hinblick auf den Engineering-Prozess muss Wissens- und Informationsbedarf identifiziert werden und in Anforderungen an das Informationssystem übersetzt werden. Wissens- und Informationsbedarf wird dabei als notwendig verstanden, damit ein ausführender Servicetechniker den Serviceprozess erfüllen kann. Bevor ein Informationssystem zur Unterstützung von Serviceprozessen gestaltet werden kann, müssen vorhandene Informationsbedarfe identifiziert werden (Däuble et al. 2015). Durch die Kenntnis der Wissens- und Informationsbedürfnisse können Anforderungen an das Informationssystem abgeleitet werden. Das dazu notwendige Requirements Engineering hat seinen Ursprung in der Softwareentwicklung (Sommerville 2005; Balzert 2009).
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2.3 Ausgabespezifische Konstrukte: Ausgabegerät und Informationssystemkomponenten
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Ein Ausgabegerät im Sinne dieses Beitrags ist definiert als ein (kleiner) Computer, ausgestattet mit einem Display, auf welchem Informationen für den Benutzer angezeigt werden können. Darüber hinaus können Sensoren verbaut sein, welche die
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Position oder die Umgebung erkennen können. Nicht zuletzt ist eine Netzwerkverbindung zum Datenaustausch mit einem Verwaltungssystem notwendig. Es existieren zahlreiche Ausgabegeräte, die je nach Einsatzzweck den Servicetechniker unterstützen können. Im Rahmen des Projekts GLASSROOM konzentrieren wir uns auf die folgenden: • Smartphones und Tablets, • Smart Glasses (z. B. Google Glass, Vuzix M100), einschließlich Augmented-
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Reality-Brillen, welche die Realität mit zusätzlichen Informationen erweitern, und • Virtual-Reality-Brillen (z. B. Samsung Gear VR, Oculus Rift, HTC Vive).
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Die letztgenannten Virtual-Reality-Brillen sind einschließlich Interaktionskomponente für die Interaktion mit der virtuellen Welt (z. B. Leap Motion) sowie den benötigten leistungsfähigen Laptops zu verstehen.
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In Verbindung mit der Wahl des Ausgabegeräts müssen die Informationssystemkomponenten implementiert werden. Dazu konzentrieren wir uns auf die Kernprozesse des technischen Kundendiensts, welche vornehmlich an einer Maschine vor Ort erbracht werden. Somit sind primär mobile Systeme relevant. Dennoch integriert sich das Service-Unterstützungssystem in eine bestehende Anwendungsumgebung. Somit können Schnittstellen zu bestehenden Systemen, wie z. B. ERP- oder CRM-Systemen, existieren. Detailliert wird dies u. a. von Fellmann et al. (2011; 2013) behandelt.
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2.4 Integrierte Konstruktion eines ServiceUnterstützungssystems
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Die Grundstruktur der Methode besteht aus den beschriebenen anwendungsspezifischen, methodenspezifischen und ausgabespezifischen Konstrukten. Diese stehen miteinander in Verbindung. Grundlegend besteht die Verbindung zwischen dem Anwendungskontext (und dessen Konstrukten) und dem Service-Unterstützungssystem, welche mittels der Methode realisiert wird. Die Beziehungen zwischen diesen Konstrukten sind in Abb. 1 dargestellt.
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3 Entwurf der Engineering-Methode
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Die Schritte der vorgeschlagenen Methode, welche in Abb. 2 dargestellt sind, werden im Folgenden beschrieben. Ein Schritt ist definiert als die Transformation von einem Artefakt zum nächsten. Die Schritte, die auf entweder PSSE (Thomas et al. 2008b) oder Scrum (Schwaber 1997) basieren, werden beschrieben, wenn sie in Relation zu anderen Teilen der Methode stehen. Darüber hinaus ist der Kern der Methode, die sog. Wissensbrücke, im Detail beschrieben. Die Beschreibung umfasst dabei folgende Schritte: Zuerst werden die eingehenden Daten, der Gesamt-
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gedanke und die Häufigkeit des jeweiligen Schritts während des Gesamtverfahrens beschrieben. Zweitens wird eine Begründung für den Schritt selbst gegeben. Drittens wird der Schritt beschrieben, einschließlich des Verantwortlichen und dem jeweiligen Output. Abschließend wird für die Schritte eine Empfehlung für Methoden oder Techniken gegeben, die in den spezifischen Schritten verwendet werden könnten, ergänzt durch Beispiele für ähnliche Ansätze in der Literatur, sofern relevant.
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Abb. 1. Relevante Konstrukte der Methode
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3.1 Product-Service-Systems-Engineering-Schritte
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In der PSSE-Methode von Thomas (2008a) werden fünf Schritte sowie diverse Übergänge postuliert. Für die dargestellte Wissensbrücke sind davon die Schritte PSS-Soll-Eigenschaften und PSS-Ist-Eigenschaften relevant. Diese werden im Folgenden kurz beschrieben und deren Ansatzpunkte für die weitere Methode genannt.
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3.1.1 PSS-Soll-Eigenschaften
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Bei den PSS-Soll-Eigenschaften ist vorgesehen, dass die in der Kundenfachsprache formulierten Anforderungen in Soll-Eigenschaften aus der Begriffswelt der Entwickler übersetzt werden. Dies geschieht durch die Reflektion der genannten Anforderungen und Umschreibung durch die PSS-Entwickler. Dabei werden sowohl Fachliteratur als auch Domänenexperten (ggf. auch der Endkunde selbst) eingebunden, um Missverständnisse und Ungenauigkeiten auszuräumen (Thomas et al. 2008a).
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Abb. 2. Engineering-Methode für ein Service-Unterstützungssystem
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Diese formulierten Eigenschaften dienen als Basis für den Ansatz der im Nachfolgenden beschriebenen Wissensbrücke. Dazu gehen sowohl die Eigenschaften selbst als auch spezifische Kundenanforderungen in die weitere Betrachtung ein.
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3.1.2 PSS-Ist-Eigenschaften
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Die Analyse der Ist-Eigenschaften eines konstruierten PSS versucht primär realisierte Merkmale zu evaluieren, um damit den Grad der Zielerreichung analysieren zu können. Darauf basierend kann dann die Entscheidung getroffen werden, ob eine weitere Konstruktionsphase oder die Produktion angeschlossen wird. In frühen Durchläufen des Entwicklungszyklus sind dazu Abschätzungen, Prototypen und Usability-Tests gängige Werkzeuge. In späteren Durchläufen, in denen das Produkt sich bereits am Markt befindet, bietet die Marktforschung etablierte Analysemethoden (Thomas et al. 2008a).
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Die Ist-Eigenschaften umfassen in der Gesamtmethode auch die Merkmale der erstellten Unterstützungssysteme, die im Rahmen des Information Systems Engineering erstellt wurden.
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3.2 Schritte der Wissensbrücke 3.2.1 Analyse des Informations- und Wissensbedarfs
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Basierend auf den beschriebenen Kundenanforderungen und den PSS-Soll-Eigenschaften wird eine Analyse im Hinblick auf notwendige Informationen und notwendiges Wissen zur Durchführung des skizzierten Produkt-Dienstleistungssystems durchgeführt. Dies wird initial einmal durchgeführt, wenn alle Soll-Eigenschaften definiert sind.
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Die Verknüpfung zwischen dem Service-Support-System und dem ProduktService-System basiert auf dem Wissens- und Informationsbedarf der Dienstleister, die den Service zur Verfügung stellen. Deng et al. (2001) verwenden ein ähnliches Konzept, um ein Wissensmanagementsystem zu entwerfen. Darüber hinaus schlagen Sarnikar und Deokar (2009) eine siebenstufige Methode zur Gestaltung eines prozessbasierten Wissensmanagementsystems sowie einen Schritt namens „Identifizieren von Wissensanforderungen“ für jede wissensintensive Aufgabe vor. Die Idee ist hier analog umgesetzt und unterstützt den Ansatz der Analyse von Wissens- und Informationsbedarfen.
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Untersucht wird Schritt für Schritt der Serviceprozess anhand einer Wissensbzw. Informationsbedarfsperspektive. Dies wird kooperativ unter Mitwirkung des Service-Technikers und des PSS-Entwickler umgesetzt, um sowohl die Perspektiven des Anwenders als auch des Entwicklers zu berücksichtigen. Insgesamt ist das Ergebnis dieser Analyse eine konsolidierte Liste von Wissens- und Informationsbedürfnissen, die für die skizzierte Idee des PSS-Systems (PSS-Soll-Eigenschaften) notwendig wären.
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Die eigentliche Umsetzung der Analyse kann durch verschiedene Verfahren realisiert werden. Dazu sind mehrere Ansätze aus dem Bereich der qualitativen Forschung anwendbar, wie beispielsweise ein unstrukturiertes oder halbstrukturiertes Interview zwischen dem PSS-Entwickler und dem Servicetechniker (Oates 2006). Darüber hinaus können Brainstorming-Techniken wie das kognitive Netzwerkmodell (Santanen et al. 1999) geeignet sein. Im Bereich der Dienstleistungswissenschaft wurden ähnliche Ansätze zur Analyse von Wissens- und Informationsbedarfen bereits durchgeführt (z. B. Becker et al. 2011; Däuble et al. 2015).
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3.2.2 Klassifizierung von Wissen
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Um einen Überblick über bestehende Wissens- und Informationsbedarfe zu ermöglichen, werden diese sortiert und verknüpft, um ein Wissensprofil daraus extrahieren zu können. Auf diesem kann dann das Unterstützungssystem aufbauen. Die Klassifizierung folgt der Aufnahme von Wissens- und Informationsbedarfen und wird analog einmalig durchgeführt.
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Die diesem Schritt folgende Auswahl eines Ausgabegeräts basiert auf dem hier erstellten Wissensprofil. Ein ähnlicher Ansatz zur Bestimmung eines Wissensprofils, wie im Folgenden beschrieben, wurde von Sarnikar und Deokar (2009) ebenfalls verwendet. Die Erstellung des Wissensprofils wird durch Klassifizieren, Ordnen und Kombinieren möglich, was typischerweise vom PSS-Entwickler durchgeführt wird. Um den Ableitungsprozess zu operationalisieren, können qualitative Datenanalysetechniken wie Clustering oder Codierung hilfreich sein.
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3.2.3 Auswahl des Ausgabegeräts
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Beginnend mit dem abgeleiteten Wissensprofil erfolgt die Zuordnung zu einem geeigneten Ausgabegerät. Um das richtige Gerät für das Support-System zu wählen, ist neben dem Wissensprofil auch eine Bewertung bestehender Output-Geräte
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erforderlich. Die anschließende Auswahl eines Ausgabegeräts lässt sich dann als direkte Konsequenz aus dem Wissensprofil, dem Einsatzzweck und der Bewertung begründen. Dieser Ansatz folgt den Überlegungen von Tautz (2001), wonach Wissensbedarf in die Prozessbeschreibung einbezogen werden muss und Ansätze integriert und ergänzt werden müssen, insb. zu wissensintensiven Prozessen.
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Die Zuordnung wird durchgeführt, indem die Wissensprofile mit WissensTransfer-Angeboten von Ausgabegeräten verglichen werden. Dazu müssen mögliche Ausgabegeräte vorab beurteilt werden, um deren prädestiniertes Einsatzszenario zu beurteilen und die Entscheidung damit begründen zu können. Somit wird der PSS-Entwickler in Kooperation mit dem Entwickler des Informationssystems in die Lage versetzt, ein Ausgabegerät zu finden, das dem vorgegebenen Wissensprofil am besten entspricht und somit zum technologischen Fundament des Informationssystems wird.
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Da es mehrere Ausgabegeräte gibt, ist ein mögliches Sub-Verfahren ein manuelles oder technisches Mapping, wie von Kalfoglou und Schorlemmer (2003) vorgeschlagen, auf Basis der zu den Ausgabegeräten angegebenen Spezifikationen (z. B. von Handbüchern, Webseiten etc.). Dadurch kann ermittelt werden, welche am besten zu dem gegebenen Wissensprofil passen würde.
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Für den konkreten Anwendungsfall von GLASSROOM haben wir folgende Wissensprofile bzw. Eignung festgelegt:
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• Für Smartphones und Tablets besteht begrenzte Unterstützung vor Ort, weil unter bestimmten Umständen die Bedienung der Geräte nicht umsetzbar ist (z. B. verschmutzte Hände oder keine Hände frei). Darüber hinaus muss bei der Verwendung von Smartphones oder Tablets die aktuelle Aktivität unterbrochen werden, da zunächst das Smartphone oder Tablet hervorgeholt und bedient werden muss.
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• Für sog. Smart Glasses, wie in GLASSROOM benutzt, besteht nur begrenzte Unterstützung in der Ausbildung. Wegen der noch kleinen Displaybereiche sind diese nicht darauf ausgelegt, umfangreiche Informationen zu liefern. Mit der Möglichkeit zur freien Interaktion über Spracheingabe sind sie jedoch für die Unterstützung vor Ort prädestiniert, da Informationen zeitgleich angezeigt werden können, während der Techniker die Aufgaben ausführt.
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• Für Virtual-Reality-Brillen gilt auf Basis der Größe und begrenzten Portabilität eine mangelnde Unterstützung vor Ort. Allerdings ist die Nutzung für Schulungszwecke sinnvoll. Dazu ist auch der sog. Immersionseffekt positiv zu erwähnen, der beschrieben wird als unterstützend für Schulungszwecke (Regenbrecht et al. 1998; Schuemie et al. 2001).
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3.2.4 Definition des Vorgehens zur Aufnahme von Inhalten
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Im Anschluss an die Ausgabegeräteauswahl besteht die nächste Phase in der Definition eines Vorgehens zur Aufnahme der Inhalte des Systems. Die Definition basiert auf der Auswahl des Ausgabegeräts und der Liste der erforderlichen Informa-
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tions- und Wissensbedarfe. Wie dessen Vorgänger wird dieser Schritt einmalig durchlaufen.
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Der Inhalt des Unterstützungssystems ist neben seiner Struktur ein wichtiger Teil, um eine funktionierende Unterstützung zu erreichen. Aus diesem Grund muss definiert sein, welche Art von Wissen und Information über das System bereitgestellt werden soll. So definiert der PSS-Ingenieur im Austausch mit dem Servicetechniker zunächst, wie Inhalte erzeugt werden können. Dazu wird nach praktikablen Ansätzen in dem jeweiligen Kontext gesucht. Ein positiver Einflussfaktor dieses Schrittes ist dabei die Erfahrung des PSS-Entwicklers, weil er bereits frühere funktionierende Ansätze gesehen hat und diese in die Auswahl mit einbringen kann. Eine systematische Literatursuche kann hierbei auch zu verwertbaren Ansätzen führen. Insgesamt ist eine Fülle von Methoden für die Erfassung von Inhalten bekannt. Angefangen bei allgemeinen qualitativen Datenerzeugungstechniken wie Interviews, Beobachtungen, Fragebögen, Dokumentenanalysen (Oates 2006) sowie mehr spezialisierte Verfahren wie Prozessmodelle. Das Ziel des PSSEntwicklers und der Servicetechniker ist es einen tragfähigen Ansatz zu finden, der für alle Stakeholder geeignet ist.
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Um sicherzustellen, dass der Ansatz praktikabel ist, wird sofort nach Auswahl eine erste Instanziierung zur Erzeugung einiger Probeninhalte vorgeschlagen. Dies bietet folgende Vorteile. Erstens fördert die Instanziierung die Diskussion über die Verwendbarkeit des Ansatzes. Zweitens werden einige Beispielinhalte erzeugt, die für eine detailliertere Definition des Systems selbst wertvoll sind. Dadurch können einige spezifische Anforderungen an die Art der Inhalte, die präsentiert werden müssen, abgeleitet werden.
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3.3 Information-Systems-Engineering-Schritte
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Die Information-Systems-Engineering-Methode von Schwaber (1997) nennt acht Schritte. Von diesen sind im Folgenden die Anforderungen an das Informationssystem sowie die Freigabe der Software relevant und werden detaillierter beschrieben.
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3.3.1 Ableitung der Anforderungen an das Informationssystem
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Der zentrale Teil jeder Informationssystementwicklung ist die Ermittlung der Anforderungen. Es wurde zu einem separaten Teil der Informationssystementwicklung. Sommerville (2005) bezeichnet dies als Requirements Engineering und beschreibt es in sechs Phasen. Für die Erhebung (Phase eins) werden Daten aus verschiedenen Schritten erfasst. Dazu zählen im Rahmen der Methode vier Anforderungen:
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• Kundenspezifische Anforderungen werden direkt aus der Erhebung der Kundenanforderungen bzw. den PSS-Soll-Eigenschaften abgeleitet.
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• Technologiespezifische Anforderungen können auf Basis des gewählten Ausgabegeräts abgeleitet werden.
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• Vorgehensspezifische Anforderungen basieren auf dem vorgesehenen Ansatz zur Generierung von Inhalten.
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• Instanziierungsspezifische Anforderungen werden gemeinsam mit den vorgehensspezifischen Anforderungen bei der Generierung von Inhalten definiert. Diese basieren dabei auf den Erkenntnissen, die bei der ersten Durchführung der Aufnahme von Inhalten erworben werden. Darüber hinaus werden auch spezifische Anforderungen, die sich aus der Art der Inhalte ergeben, mitberücksichtigt.
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Insgesamt werden die Anforderungen vom Softwareentwickler in Zusammenarbeit mit dem PSS-Entwickler und dem Servicetechniker abgeleitet. Dies geschieht durch Analyse (Phase zwei) und Validierung (Phase drei). Danach werden die Ergebnisse diskutiert (Phase vier) und dokumentiert (Phase fünf), um dann als Basis für die Softwareentwicklung zu dienen (Phase sechs). Der gesamte Prozess geschieht, sobald die Schritte der Wissensbrücke durchgeführt wurden. Zur Umsetzung können Argumentationstechniken, Brainstorming, Clustering und Analysetechniken verwendet werden. Für eine detaillierte Liste schlagen Maiden und Rugg (1996) sowie Ncube und Maiden (1999) verschiedene Methoden für Requirements Engineering vor, die in diesem Schritt verwendet werden können.
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3.3.2 Freigabe der Software
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Sobald die Softwareentwickler mit der produzierten Software zufrieden sind, wird eine ausführbare Version erstellt. Diese Version kann als produktive Version verwendet und bei den Benutzern eingesetzt werden. Vorab müssen diverse Qualitätssicherungsmaßnahmen durchgeführt werden, um die allgemeine Freigabe für den Kunden vorzubereiten (Schwaber 1997). Innerhalb der Methode wird die Software dann gemeinsam mit dem PSS intern (PSS-Ist-Eigenschaften) evaluiert.
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4 Fazit und Ausblick
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Die Notwendigkeit für eine Methode, die Informationssysteme parallel zu Produkt-Service-Systemen entwickelt, ist die Grundlage des vorliegenden Kapitels. Da Informationssysteme heute zum integralen Bestandteil einer Kundenlösung geworden sind, ist die Integration der Entwicklung in PSSE erforderlich. Darüber hinaus sind wechselseitige Einflüsse zwischen Produkt, Dienstleistung und Informationssystem zu beobachten, die ebenfalls besser aufzulösen sind, wenn die Entwicklung parallel stattfindet.
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Im Rahmen von wissens- und informationsintensiven Dienstleistungen ist die Integration auf Basis der Analyse des Informations- und Wissensbedarfs naheliegend. Dadurch wird es möglich, ein Unterstützungssystem auf einem geeigneten
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Ausgabegerät zu entwickeln, um den Servicetechniker vor Ort zu unterstützen und somit die Dienstleitungen an komplexen Produkten zu verbessern.
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Um sowohl Praktikern als auch Forschenden eine Herangehensweise zu geben, an der sie sich orientieren können, wurde in diesem Beitrag die Methode konzipiert. Diese schließt die Lücke von fehlendem Gestaltungswissen im Bereich des PSSE und des Softwareengineerings. Auf Basis der Methode können weitere Forschungsarbeit aufgebaut und weitere Aspekte der Methode detaillierter spezifiziert, Anwendungsfälle dargestellt und die Vorgehensweise validiert werden.
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Insbesondere im Bereich der Smart Products (Produkte mit integrierter SensorInfrastruktur) kann die dargestellte Herangehensweise von besonderem Vorteil sein. Durch die parallele Entwicklung des Produkts, möglicher Dienstleistungen, der Sensorinfrastruktur sowie des zugrundeliegenden Informationssystems können Schnittstellen effizienter gestaltet werden.
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Insgesamt bietet die Methode einen Ansatz für Theorie und Praxis, um Produkte, Dienstleistungen und entsprechende Informationssysteme integriert und parallel zu gestalten.
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Modellierung technischer Serviceprozesse zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung
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Simon Schwantzer und Sven Jannaber
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Bei der Digitalisierung spielt die Modellierung der Serviceprozesse eine besondere Rolle, da das Modell die Schnittstelle zwischen der Fachdomäne auf der einen und dem technischen System auf der anderen Seite bildet. Im Kontext der Aus- und Weiterbildung von GLASSROOM betrachten wir dabei Prozess-Tupel: Den zu vermittelnden Serviceprozess und den damit verknüpften Unterstützungsprozess. Im diesem Kapitel wird die Modellierung von Serviceprozessen unter Verwendung etablierter Standards und deren Erweiterung für die Verknüpfung mit Inhalten zur digitalen Unterstützung näher betrachtet.
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1 Einleitung
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Unter einem Prozess wird die strukturierte Beschreibung einer durchzuführenden Handlung verstanden. Prozesse können dabei eine beliebige Granularität bzw. ein beliebiges Abstraktionslevel haben. Im Folgenden behandeln wir unter dem Begriff „Serviceprozess“ solche Prozesse, welche manuelle Tätigkeiten im Bereich von Service- und Instanthaltung beschreiben.
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Dieser Beitrag bezieht sich ergänzend auf solche Serviceprozesse, die von einer einzelnen Person bzw. einer einzelnen Rolle durchgeführt werden können. Das schließt die Interaktion mit anderen Rollen nicht aus, der Prozess enthält aber keine Anweisungen für andere Rollen als die der Zielgruppe. Die Zielgruppe bestimmt dabei auch die Granularität des Serviceprozesses.
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1.1 Beschreibung von Serviceprozessen
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Serviceprozesses können in unterschiedlichsten Formen expliziert werden. So kann eine Handlung u. a. umgangssprachlich beschrieben werden, in Form einer Liste von Schritten, im Rahmen eines Handbuchs oder durch ein Video. Unabhängig vom Format lassen sich aber eine Reihe von Elementen identifizieren, welche die Beschreibung einer Handlung ermöglichen: • Die Beschreibung eines einzelnen, atomaren Schrittes.
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_5
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Modellierung von Serviceprozessen zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung 65
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• Eine lineare Sequenz von zwei oder mehr Schritten, welche hintereinander ausgeführt werden sollen.
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• Eine Entscheidung über das weitere Vorgehen. • Ein Verweis auf eine andere, z. B. weiterführende Handlungsbeschreibung. • Ein Ereignis, welches Zustand signalisiert.
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Prozessbeschreibungssprachen bzw. Prozessmodellierungssprachen fokussieren sich auf diese Kernelemente, um eine effektive semi-formale Beschreibung von Prozessen zu ermöglichen. Meist erfolgt die Modellierung grafisch, d. h. in Form eines Diagramms, in welchem die Elemente angeordnet (Schritte, Entscheidungen, Verweise, Ereignis) bzw. verbunden (Sequenzen) werden. Die meisten Prozessmodellierungssprachen haben ihre Wurzeln in der Anwendungssystem- und Organisationsgestaltung, wo sie verwendet werden, um Geschäftsprozesse analysieren, dokumentieren und optimieren zu können. Entsprechend den unterschiedlichen Anforderungen und Perspektiven gibt es Modellierungssprachen mit unterschiedlichen Schwerpunkten und unterstützten Elementen.
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1.2 Digitalisierung von Serviceprozessen
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Die Verwendung eines Softwaresystems zur Modellierung eines Prozesses ist per se noch keine Digitalisierung in der hier zugrundeliegenden Definition. Wir sprechen von einer Digitalisierung eines Prozesses, wenn auch dessen Ausführung von einem technischen System unterstützt wird.
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Für die Ausführung ist eine sog. „Process Execution Engine“, im Folgenden kurz Ausführungssystem genannt, verantwortlich (vgl. Abb. 1). Das Ausführungssystem interpretiert das Prozessmodell, instanziiert den Prozess und verwaltet die Instanz bis zum Abschluss des Prozesses. Die Instanziierung erlaubt das parallele Ausführen eines Prozesses mit unterschiedlichen Kontexten, z. B. durch unterschiedliche Personen oder an unterschiedlichen Orten.
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Abb. 1. Ausführung von Prozessen mit einer Process Execution Engine
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Abhängig vom aktuellen Zustand der Ausführung kann ein technisches System dem Benutzer Informationen bzw. Instruktionen bereitstellen. Damit wird die Brücke geschlagen zwischen Serviceprozess und Unterstützungsprozess.
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1.3 Serviceprozesse als Grundlage für die digitale Unterstützung
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Während der Serviceprozess den Handlungsablauf beschreibt, macht er keine Aussage über die Unterstützung durch ein technisches System. Wird ein Serviceprozess um diese für die Unterstützung notwendigen Informationen angereichert, so sprechen wir von einem Unterstützungsprozess (oder auch Assistenzprozess). Während der Serviceprozess sagt, Was getan werden muss, beschreibt der Unterstützungsprozess das Wie.
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Da ein Unterstützungsprozess immer mit einem Serviceprozess verknüpft ist, teilt er dessen Elemente, angereichert um jene Informationen, welche das Ausführungssystem benötigt, um eine passende Unterstützung zu ermöglichen. Ein Ausführungssystem mit dem Ziel der Unterstützung eines Serviceprozesses nennen wir im Folgenden Unterstützungs- bzw. Assistenzsystem.
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Die Unterstützung kann direkt im Rahmen der Prozessmodellierung des Serviceprozesses festgelegt werden. In diesem Falle bedarf es keines separaten Prozessmodells für den Unterstützungsprozess, da das Ausführungssystem die Informationen direkt aus dem Serviceprozess entnehmen kann.
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2 Modellierung von Serviceprozessen mit BPMN
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Es gibt eine ganze Reihe von Prozessmodellierungssprachen, welche unterschiedliche Elemente, Darstellungen und Repräsentationen aufweisen. Für die Modellierung von Serviceprozessen betrachten wir im Folgenden die Business Process Modell and Notation (BPMN), welche in der ISO/IEC 19510:2013 zum internationalen Standard erhoben wurde.1 Seit Version 2.0 erfüllt BPMN zwei wesentliche Voraussetzungen für die Modellierung von Service- und Unterstützungsprozessen: • Sie definiert sowohl eine grafische als auch eine technische Repräsentation. • Sie bietet die Möglichkeit einer standardkonformen Erweiterbarkeit.
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Während die grafische Repräsentation eine visuelle Modellierung ermöglicht, erlaubt die technische Repräsentation eine Verarbeitung des Prozessmodells und die Verarbeitung durch ein technisches System, z. B. ein Prozess-Ausführungssystem.
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1 ISO/IEC 19410:2013: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=62652.
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Die Möglichkeit zur standardkonformen Erweiterung wiederum erlaubt es, die modellierten Serviceprozesse um die für den Unterstützungsprozess notwendigen Informationen anzureichen (siehe Abschnitt 3).
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2.1 Prozessdiagramme in BPMN
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BPMN spezifiziert eine Reihe unterschiedlicher Modell-Typen, um die Anforderungen und Perspektiven auf (Geschäfts-)Prozesse möglichst umfassend abbilden zu können. Neben den Prozessdiagrammen, welche die Modellierung einer Handlung mit ihren einzelnen Schritten erlauben, gibt es noch Choreographiediagramme, Kollaborationsdiagramme und Konversationsdiagramme zur Modellierung von Kommunikationsstrukturen und Nachrichtenaustausch. Mit der Fokussierung auf solche Serviceprozesse, in denen nur Handlungen einer spezifischen Rolle beschrieben werden, ist eine Betrachtung von Prozessdiagrammen ausreichend.
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Ein BPMN-Prozessdiagramm enthält alle Elemente, welche wir in Abschnitt 1.1 als Kernelemente einer Handlungsanweisung identifiziert haben. In den kommenden Abschnitten wird auf diese Elemente und ihre Verwendung genauer eingegangen. Es handelt sich dabei nur um eine kleine Teilmenge der Elemente, welche BPMN zur Modellierung von Prozessen zur Verfügung steht. Für eine vollständige Beschreibung wird auf die BPMN-Dokumentation2 oder spezialisierte Literatur verwiesen.
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2.1.1 Schritte und Sequenzen Ein Task modelliert in BPMN eine einzelne Aufgabe, also einen einzelnen Schritt in einer Handlungsbeschreibung. Es kann dabei zwischen verschiedenen Typen von Tasks unterschieden werden. Dazu gehören unter anderen: • User Tasks (Benutzeraufgaben): Sie beschreiben solche Aufgaben, welche vom
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Benutzer durchgeführt und vom System unterstützt werden. • Service Tasks (Dienstaufgaben): Sie symbolisieren eine (voll-)automatische
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Bearbeitung durch ein technisches System. • Manual Tasks (manuelle Aufgaben): Sie beschreiben solche Schritte, welche
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der Benutzer ohne Unterstützung des Systems durchführen muss.
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Im Prozessdiagramm wird ein Task durch einen Kasten mit abgerundeten Ecken dargestellt, dessen Inhalt den Schritt textuell beschreibt (vgl. Abb. 2). Der Typ des Tasks wird durch ein kleines Symbol innerhalb des Kastens dargestellt.
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Zur Modellierung eines Unterstützungsprozesses verwenden wir in erster Linie User Tasks. Für solche Schritte, die im Serviceprozess schon notiert wurden, für welche aber noch keine Assistenz hinterlegt ist, empfiehlt sich die Verwendung
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2 BPMN-Dokumentation: http://www.omg.org/spec/BPMN/2.0.2/.
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von Manual Tasks. Service Tasks eignen sich zur Steuerung erweiterter Systemfunktionen, z. B. der Kommunikation mit externen Systemen.
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Abb. 2. Sequenz von Tasks unterschiedlichen Typs
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Sequenzen von Schritten werden über sog. Flows modelliert. Visualisiert wird ein Flow durch einen Pfeil, welcher an einem Task bzw. anderem Element beginnt und bei dem nachfolgenden Element endet.
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2.1.2 Ereignisse mit Events Events modellieren Ereignisse, welche den Handlungsablauf beeinflussen. Jeder vollständig modellierte Prozess verfügt über mindestens zwei Ereignisse: Das Start Event (Startereignis) und ein End Event (Endereignis). Ein Prozess kann mehrere mögliche Ausgänge haben, daher kann ein Prozessmodell auch mehrere Endereignisse enthalten. Als dritte Option stehen noch Intermediate Events (Zwischenereignisse) zur Verfügung, welche Ereignisse modellieren, die während eines Prozessverlaufs eintreten können. Auch bei Events kann zwischen Arten von Ereignissen wie Nachrichten, Fehler, Signale, etc. unterschieden werden (vgl. Abb. 3).
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Abb. 3. BPMN-Events zur Modellierung von Ereignissen
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Im Prozessdiagramm werden Events als Kreise dargestellt, welche entweder einen dünnen Rand (Start Event), dicken Rand (End Event) oder doppelten Rand (Intermediate Event) aufweisen. Die Art des Events wird analog zu den Tasks über Symbole in den Kreisen indiziert.
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2.1.3 Prozessfluss mit Gateways Mit einem Startereignis, einer Reihe von Aufgaben und einem Endereignis lassen sich beliebige lineare Prozesse modellieren. In vielen Handlungsanweisungen beeinflussen aber Entscheidungen den weiteren Verlauf der Handlung, z. B. muss nach einer Sichtprüfung entschieden werden, ob ein Teil ausgetauscht oder gereinigt werden soll.
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Um solche Entscheidungen im Prozessmodell zu realisieren, umfasst BPMN sog. Gateways. Ein einfaches Gateway hat einen Flow als Eingang und mehrere
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Flows zu unterschiedlichen Elementen als Ausgänge. Welcher Flow bei der Ausführung aktiv wird, entscheidet der Kontext der Ausführung, z. B. über Sensormesswerte oder Benutzeranfragen.
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Im Prozessdiagramm wird ein Gateway als Raute dargestellt (vgl. Abb. 4). Auch bei Gateways gibt es verschiedene Typen, welche das Verhalten des Gateways festlegen. Das Standard-Verhalten setzt das sog. Exclusive Gateway um: Auf Basis einer Bedingung wird genau ein ausgehender Pfad verfolgt. Andere Typen sind das inklusive Gateway (hier können mehrere Pfade verfolgt werden) und das parallele Gateway, bei dem alle Pfade in beliebiger Reihenfolge (auch parallel) verfolgt werden.
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Abb. 4. Exklusives Gateway mit zwei Optionen 2.1.4 Strukturierung mit Unterprozessen Als letztes der identifizierten Kernelemente bleibt der Verweis, welcher in BPMN über sog. Call Activities (Aufrufaktivitäten) modelliert wird. Wie ein Task wird eine Call Activity über einen abgerundeten Kasten mit textuellem Inhalt dargestellt, welcher zusätzlich ein kleines +-Symbol am unteren Rand enthält. Dieses deutet an, dass es sich hierbei nicht um einen (atomaren) Schritt, sondern um einen ganzen Unterprozess handelt (vgl. Abb. 5).
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Abb. 5. Call Activity mit Aufruf eines Unterprozesses In einer Call Activity wird eine Referenz auf den aufzurufenden Serviceprozess
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hinterlegt. Diese Information wird von einem Ausführungssystem verarbeitet, welches den entsprechenden (Unter-)Prozess instanziiert und die Instanz ausgeführt. Ist der Unterprozess abgeschlossen, so kehrt das Ausführungssystem zum Hauptprozess zurück und verarbeitet dort das nächste Element.
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2.2 Technische Repräsentation von BPMN
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BPMN-Prozesse besitzen eine technische Repräsentation, d. h. ein Datenformat, welches z. B. von einem Ausführungssystem verarbeitet werden kann. BPMN baut hierbei auf der Extensible Markup Language (XML) auf, welche ihrerseits standardisiert ist.3
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Das Prozess-Dokument verfügt über eine baumartige Struktur von Elementen (Tags). Auf höchster Ebene befindet sich die BPMN-Definition (<definitions>) als Container für einen oder mehrere Prozesse (<process>). Innerhalb eines Prozesses werden die verschiedenen Prozess-Elemente als XML-Elemente aufgelistet. Details werden in Form von Unterelementen oder Attributen modelliert. Eine Liste mit den XML-Repräsentationen der o.g. Prozess-Elementen ist in Tabelle 1 zu finden.
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Tabelle 1. XML-Repräsentationen der BPMN-Elemente
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Prozess-Element
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XML-Element
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Start Event
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<startEvent>…</startEvent>
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End Event
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<endEvent>…</endEvent>
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Flow
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<sequenceFlow sourceRef="…" targetRef="…" />
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User Task
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<userTask>…</userTask>
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Service Task
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<serviceTask>…</serviceTask>
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Manual Task
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<manualTask>…</manualTask>
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Exclusive Gateway <exclusiveGateway>…</exclusiveGateway>
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Call Activity
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<callActivity calledElement="…">…</callActivity>
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In jedem Element gibt es Unterelemente <incoming> und <outgoing>, über welche die Beziehung der Elemente untereinander geregelt wird. Auf diese Weise wird die Reihenfolge der XML-Elemente von der (Ausführungs-)Reihenfolge der Prozesselemente entkoppelt.
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3 Erweiterung zur digitalen Unterstützung
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Mit den genannten BPMN-Elementen lassen sich nahezu beliebige Handlungsbeschreibungen modellieren. Das Modell umfasst aber noch keine Informationen, welche für den Unterstützungsprozess benötigt werden.
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Um diese zu realisieren, greifen wir auf sog. Extension Elements (Erweiterungselemente) zurück, welche die BPMN-Spezifikation bereitstellt, um innerhalb des Standards Erweiterungen zu ermöglichen. Da beliebige Erweiterungselemente möglich sind, sind sie nicht Teil des Prozessdiagramms und werden nur in der XML-Repräsentation des Prozessmodells hinterlegt. Dafür wird einem beliebigen
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3 XML-Spezifikation: https://www.w3.org/TR/2006/REC-xml11-20060816/.
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Modellierung von Serviceprozessen zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung 71
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Element ein <extensionElements>-Element untergeordnet, welches die Erweiterungen in Form von validen XML-Datenstrukturen enthält.
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Während der Ausführung kann das Ausführungssystem auf diese Daten zugreifen, um z. B. die für die Unterstützung erforderlichen Informationen abzufragen. Neben Assistenzinformationen wurden sowohl Erweiterungen für Metainformation zu ganzen Prozessen und einzelnen Schritten als auch für die Verknüpfung von Serviceprozess und VR-Trainer spezifiziert. In diesem Abschnitt gehen wir detaillierter auf die einzelnen Erweiterungen die verknüpften Informationen ein.
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3.1 Metainformationen und Internationalisierung
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Sowohl Prozessen als auch einzelnen Schritten können ein Titel, eine Beschreibung und Aktualisierungsinformationen in Form eines <metadata>-Elements mitgegeben werden.
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<extensionElements> <metadata xmlns="glassroom:bpmn:metadata"> <title lang="de_DE">Ansaugventil reinigen</title> <description lang="de_DE">[…]</description> <lastUpdate>2017-02-10T16:40:10+01:00</lastUpdate> </metadata>
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</extensionElements>
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Das Metadatenelement kann mehrere Titel bzw. Beschreibungselemente mit unterschiedlichen Sprach-Codes enthalten. Das Ausführungssystem kann dann unter den vorhandenen Sprachen die für den Benutzer passende auswählen und die entsprechenden Texte anzeigen.
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3.2 Inhalte in GLASSROOM und Zusammenspiel mit Prozessen
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Wie in Abschnitt 1.3 ausgeführt, kann der Unterstützungsprozess durch Anreicherung des Serviceprozesses mit den für die Unterstützung notwendigen Informationen erzeugt werden. Welche Informationen für einen Schritt einer Anleitung bereitgestellt werden sollen, ist abhängig von verschiedenen Faktoren wie der Fachdomäne, der Zielgruppe und den Rahmenbedingungen, in welchen das Assistenzsystem eingesetzt wird.
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Die Informationen könnten wie die Metadaten direkt als Erweiterungselement im Prozessmodell hinterlegt werden. Alternativ können sie in Inhaltspaketen zusammengefasst werden, was einige Vorteile bietet: • Prozessmodell und Unterstützungsinhalt werden entkoppelt, d. h. sie können ge-
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trennt voneinander aktualisiert werden.
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• Mediendateien (Bilder/Videos) können zusammen mit den Informationen paketiert werden.
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• Unter Zuhilfenahme von Selektoren, z. B. der verwendeten Sprache, können mehrere Inhaltspakete pro Schritt definiert werden.
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Innerhalb der Erweiterungen eines Prozesselements befindet sich damit nur noch eine Referenz auf das Inhaltspaket. Das Ausführungssystem löst diese Referenz bei der Prozessausführung auf und liefert die entsprechenden Inhalte an den Benutzer.
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<extensionElements> <content xmlns="glassroom:bpmn:content"> <assistance> <package lang="de_DE">079cdee0-95e6-42c2-91a2</package> </assistance> </content>
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</extensionElements>
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3.3 Modellierung der Unterstützungsinformationen
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Folgende Unterstützungsinformationen werden im Rahmen des GLASSROOMProjekts zu jedem Schritt eines Serviceprozesses bereitgestellt: • Eine obligatorische Beschreibung des durchzuführenden Schrittes. • Ein Medienobjekt (Bild oder Video), welches den Schritt illustriert. • Eine Liste von (Sicherheits-)Warnungen, auf welche gesondert hingewiesen
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werden soll. • Eine Liste von Hinweisen (Tipps), welche dem Anwender zur Ausführung des
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Schritts angezeigt werden sollen. • Eine Markierung ob es sich eine Routinetätigkeit handelt.
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Als Containerformat für die Informationen bietet sich aus Gründen der Konsistenz die Verwendung von XML an, denkbar wären aber auch andere Formate wie JSON4 oder YAML5. Die Datei, welche die Unterstützungsinformationen codiert, wird (Inhalte-)Deskriptor genannt. Der Deskriptor wird zusammen mit den Mediendateien in einem Verzeichnis oder Archiv paketiert, welches dann vom Ausführungssystem an den Client des Benutzers ausgeliefert wird.
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4 JavaScript Object Notation (JSON, http://json.org/). 5 YAML Ain’t Markup Language (YAML, http://www.yaml.org/).
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Modellierung von Serviceprozessen zur Digitalisierung der Aus- und Weiterbildung 73
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Ein Beispiel für einem XML-Deskriptor mit den o. g. Informationen sieht wie folgt aus:
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<content xmlns="glassroom:content" id="079cdee0-95e6-42c2-91a2" lang="de_DE">
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<info>Fixieren Sie die Kappe, indem sie den Hebel senken.</info> <media mimeType="video/mp4">video.mp4</media> <isRoutine>false</isRoutine> <warnings>
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<warning>Achtung, es besteht die Gefahr von […].</warning> </warnings> <hints>
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<hint>Wenn der Hebel blockiert, kann die Kappe […]</hint> </hints> <lastUpdate>2017-02-10T16:45:12+01:00</lastUpdate> </content>
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3.4 Verknüpfung von Serviceprozess und VR-System
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Im GLASSROOM-Projekt wird mit dem Training in einer virtuellen Umgebung eine besondere Form der Unterstützung bereitgestellt. In einer VR-Szene soll der Serviceprozess durch den Anwender nachgestellt werden. In diesem Falle agiert das VR-System als Ausführungssystem für den Serviceprozess, wobei die einzelnen Schritte die erwarteten Aktionen innerhalb der VR-Szene sind (vgl. das Kapitel zur VR-Lernumgebung, S. 113 ff).
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Die VR-Szene benötigt eine Reihe von Informationen, um die zur Verfügung stehende Aktion zu modellieren. Grundlegend ist eine Verknüpfung der VR-Szene mit dem Serviceprozess. Für einen einzelnen Schritt erfolgt dann die Angabe, mit welchem Knoten in der VR-Szene interagiert werden kann, und die anzuwendende Interaktionsmethode. Szene, Knoten und Methode können dabei über Parameter konkretisiert werden.
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Die Verknüpfung von Serviceprozess und VR-Szene erfolgt über den Eintrag eines Identifikators und eventueller Parameterwerte in die Metadaten des Serviceprozesses. Die Verknüpfung zwischen Anleitungsschritten erfolgt innerhalb der Erweiterung des entsprechenden task-Elements im BPMN-Prozess:
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<content xmlns="glassroom:bpmn:content"> <scene> <node id="node-001-01"> <params> <param id="radius" value="40" /> </params> </node> <method id="place">
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74 Simon Schwantzer und Sven Jannaber
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<params> <param id="snap" value="true" /> <param id="rotate" value="0" />
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</params> </method> </scene> </content>
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Die Verknüpfung enthält lediglich Identifikatoren, welche auf die entsprechenden Einträge der VR-Szenenbeschreibung bzw. der Spezifikation der Interaktionsmethode verweisen.
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4 Zusammenfassung und Ausblick
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Serviceprozesse können über eine geeignete Prozessbeschreibungssprache wie BPMN expliziert werden, um die Grundlage für eine Unterstützung des Anwenders durch ein Assistenzsystem zu ermöglichen. Dabei reicht bereits eine kleine Menge von Kernelementen aus, um die meisten Serviceprozesse vollständig modellieren zu können.
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Die Aufwertung von einem Serviceprozess zu einem Assistenzprozess erfolgt durch die Anreicherung mit den für die Unterstützung notwendigen Informationen. Welche Informationen dies sind, ist abhängig von der Fachdomäne. Der Informationsbedarf variiert daher für jedes Anwendungsszenario. Die Informationen werden entweder direkt als Erweiterungen in den Serviceprozess eingebettet oder als eigenständige Inhaltspakete modelliert und innerhalb des Serviceprozesses referenziert.
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Für die Modellierung von Serviceprozessen kann ein generisches BPMN-Autorenwerkzeug verwendet werden, welches jedoch keine Möglichkeit bietet, die Erweiterungselemente zur Aufwertung zum Unterstützungsprozess zu modellieren. Im Kapitel zum Smart-Glasses-basierten Informationssystem, S. 94 ff, wird eine Werkzeugkette vorgestellt, welche das Erstellen und Ausführen von Unterstützungsprozessen vollständig umsetzt.
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien
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Helmut Niegemann und Lisa Niegemann
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Instructional Design ist eine Teildisziplin der Bildungstechnologie, basierend auf der technologischen Anwendung instruktionspsychologischer Theorien und Befunde. Vorgestellt wird ein Instruktionsdesign-Rahmenmodell DO ID, das es Praktikern erleichtert, lernwirksame Gestaltungsentscheidungen zu treffen. Auf der Grundlage dieses Modell wurde eine Lern-App entwickelt, die Fachkräfte in der Aus- und Weiterbildung hilft, zweckmäßige Entscheidungen in der praktischen Bildungsarbeit, insb. mit digitalen Medien, zu treffen.
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1 Instructional Design
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1.1 Was ist Instruktionsdesign?
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„Design“ steht im Englischen für „Entwurf“ oder „Konzeption“. Im Bildungskontext existiert seit über 60 Jahren der Begriff „Instructional Design“ (ID) als Teilgebiet der Bildungstechnologie (Educational Technology bzw. Instructional Technology). In dieser Disziplin wird erforscht und gelehrt, wie Lernangebote bzw. Lernumgebungen auf der Grundlage empirisch fundierter Theorien und Befunde systematisch konzipiert werden sollten, wenn der Erwerb bestimmter Kompetenzen bei bestimmten Adressaten angestrebt wird. Es handelt sich also um einen technologischen Wissenschaftszweig (Reiser 2018), basierend auf der Instruktionspsychologie. Als Begründer des Instruktionsdesigns gilt Robert M. Gagné (1917–2002). Im Deutschen werden auch die Bezeichnungen „Instruktionsdesign“ und „Didaktisches Design“ verwendet.
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1.2 Gagnés Ansatz
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Gagnés Ansatz des Instruktionsdesigns beruht im Wesentlichen auf der Überlegung, dass effiziente Lernprozesse nur erwartet werden können, wenn die internen Lernvoraussetzungen (Eigenschaften der jeweiligen Lernenden) berücksichtigt werden und die externen Lernvoraussetzungen (Eigenschaften des Lehrstoffs und der Umgebung, in der gelernt wird) allgemeinen und speziellen psychologischen
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© Springer-Verlag GmbH Deutschland 2018 O. Thomas et al. (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus- und Weiterbildung, https://doi.org/10.1007/978-3-662-56551-3_6
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76 Helmut Niegemann und Lisa Niegemann
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Gesetzmäßigkeiten entsprechen (Gagné 1965; Gagné et al. 2005). Ein besonders wichtiger Aspekt der internen Lernvoraussetzungen ist die Gewährleistung der jeweiligen sachlogischen Lernvoraussetzungen: Vor Vermittlung der Multiplikation und der Division muss die Beherrschung der Addition sichergestellt sein usw. Diese Idee führte zur Entwicklung von Lernhierarchien, einer Vorläuferidee des aktuellen Ansatzes der Entwicklung von Kompetenzmodellen.
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1.3 Interne und externe Lernbedingungen
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Die Berücksichtigung der internen und der externen Lernvoraussetzungen führt logischerweise zu Differenzierungen: Für unterschiedliche Lehrstoffkategorien (Faktenlernen, Begriffslernen, Regellernen, Problemlösen etc. einerseits und für unterschiedliche Merkmale der Lernenden (u. a. Vorwissen, Motivation, Einstellung zum Lehrstoff und zur Lehrmethode) werden jeweils unterschiedliche Vorgehensweisen beim Lehren gefordert. Auch wenn die speziellen Lehrstoff-Kategorien Gagnés heute anders konzipiert werden, ist die Idee bis heute aktuell, in der pädagogischen Praxis jedoch keineswegs selbstverständlich.
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Die frühen Instruktionsdesignmodelle waren nicht speziell für die Konzeption von E-Learning (seinerzeit u. a. als Computer-Based/-Assisted Instruction oder Computer-Based Training (CBT) bezeichnet) entwickelt. Die systematische Planung und Konzeption von Lernangeboten erwies sich jedoch als zunehmend wichtig für technologiebasierte Lehr-Lern-Prozesse, da hier kein Improvisieren möglich ist. Während es in englischsprachigen Ländern mehrere hundert Bachelorund Master-Studiengänge zu Instructional Design (bzw. Instructional Technology and Instructional Design) gibt, findet man im deutschsprachigen Bereich nur sehr wenige und auch wenig Professuren mit dieser Bezeichnung. Mit der zunehmenden Digitalisierung in der Bildung steigt jedoch die Nachfrage nach entsprechenden Kompetenzen.
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2 Instruktionsdesignmodelle
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Im Zuge der Entwicklung von Instruktionsdesign-Modellen gab und gibt es neben allgemeinen Modellen, die sich an Gagnés Urmodell orientieren, eine Reihe von Ansätzen und Modellen, die sich zunächst vorwiegend auf spezielle Lehrstoffkategorien oder spezielle Lehrformen bezogen. Bis heute relevante Modelle beziehen sich u. a. auf das Begriffslernen, auf das Motivieren und Formen der Sequenzierung des Lehrstoffs.
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Weiterentwickelt und u. a. von Astleitner empirisch bestätigt (Astleitner & Wiesner 2003) wurde Kellers ARCS-Modell zum Motivationsdesign, das später noch kurz skizziert wird. Ebenfalls bis heute relevant ist Reigeluths Modell der Sequenzierung des Lehrstoffs (Reigeluth 1983; 1999), differenziert nach Art des zu vermittelnden Wissens; z. B. deklaratives Wissen („Wissen, dass“) oder prozedurales Wissen („Wissen wie“).
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien 77
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2.1 Vier-Komponenten-Modell für komplexes Lernen
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Van Merriënboers 4-Komponenten-Modell für die Konzeption von Kursen und Lerneinheiten mit dem Ziel komplexer kognitiver Fähigkeiten (van Merriënboer 1997; van Merriënboer & Kirschner 2013) gilt international als eines der erfolgreichsten und wissenschaftlich am besten fundierten ID-Modelle. Komplexe kognitive Fähigkeiten zeichnen sich dadurch aus, dass der Aufbau entsprechender Expertise relativ lange Zeit benötigt und sich Fachleute in diesen Bereichen sehr deutlich von Laien unterscheiden. Das Modell bezieht sich explizit auf Training, d. h. im Vordergrund steht die Vermittlung von Handlungswissen. Der Erwerb von theoretischem Wissen ist dem jeweils funktional untergeordnet. Wichtig ist jeweils die Unterscheidung von wiederkehrenden, oft routinisierbaren Lernaufgaben und situationsspezifischen nicht-wiederkehrenden Aufgaben. Erforderliches theoretisches Wissen wird nicht vorab („auf Vorrat“) vermittelt, sondern stets im Kontext mit den Lernaufgaben („just in time“).
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Neuere Weiterentwicklungen enthalten u. a. Prinzipien für eine Adaptierung an unterschiedliche Lernvoraussetzungen. Das Modell beinhaltet Anleitungen zur Entwicklung von problembasierten Lernumgebungen und Curricula mit Phasen direkter Instruktion.
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Einen Überblick über weitere ID-Modelle vermitteln u. a. die vier von Reigeluth herausgegebenen Bände über Theorien und Modelle des Instructional Design (Reigeluth 1983; 1999; Reigeluth & Carr-Chellman 2011; Reigeluth et al. 2017).
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2.2 Klauers Lehrfunktionen
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Bereits 1985 von K. J. Klauer in einer amerikanischen Zeitschrift für Lehrerausbildung publiziert, liegt der Klauer‘sche „Lehralgorithmus“ einem verbreiteten Lehrbuch des Lehrens und Lernens (Klauer & Leutner 2012, 44ff) zugrunde. Klauer postuliert 6 „Lehrfunktionen“, die bei jeder Art von effektivem Lehren (einschließlich autodidaktischem Handeln) unabdingbar sind: • Steuerung des Lehr-Lern-Prozesses, • Motivierung, • Informierung, • Förderung der Informationsverarbeitung (Verstehen), • Förderung des Speicherns (Behaltens) und Abrufens (Erinnerns), • Förderung des Transfers (u. a. Übertragung des Gelernten auf neue Aufgaben).
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Wenn auch nur eine dieser Lehrfunktionen außer Acht gelassen wird, kann Lehren nicht effektiv sein. Auch wenn es sich bei diesem Modell um kein typisches ID-Modell handelt, liefert es wichtige Kriterien für die Entwicklung und die Bewertung von ID-Modellen aller Art.
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78 Helmut Niegemann und Lisa Niegemann
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3 Ein Rahmenmodell: DO ID
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Das Problem für Praktiker besteht darin, die unterschiedlichen ID-Modelle nicht nur zu kennen, sondern auch zu entscheiden, unter welchen Bedingungen welche Aspekte welchen Modells am zweckmäßigsten wie anzuwenden sind. Selbst Absolventen von ID-Masterstudiengängen fällt dies in der Praxis oft schwer, da relevante Forschungsergebnisse in mehr als einem Dutzend unterschiedlicher renommierter Fachzeitschriften publiziert werden und außerhalb der Wissenschaft nur schwer gefunden werden. 3.1 Didaktische Entscheidungen Im Hinblick darauf, dass es um didaktische Entscheidungen geht, die zu treffen sind, haben wir ein Rahmenmodell konzipiert, das verdeutlicht, welche Art Entscheidungen bei der Konzeption didaktischer Medien jeweils zu treffen sind und wie diese Entscheidungen sich wechselseitig beeinflussen. Abb. 1 zeigt dieses „DO ID“-Modell (Decision-Oriented Instructional Design Model) in der aktuellen Version.
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Abb. 1. DO ID Modell v. 6.0 (Niegemann et al. 2008; erweitert und umstrukturiert)
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien 79
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Über die allgemeine Orientierung hinaus ist die Idee jedoch auch, zu jedem der im Modell repräsentierten Entscheidungsfelder einschlägige theoretische und vor allem empirische Befunde zu sammeln und in Form von Entwurfsmustern („pedagogical design patterns“; Niegemann et al. 2008) bereit zu stellen.
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Als Rahmenmodell steht das DO ID-Modell nicht in Konkurrenz zu anderen ID-Modellen, deren Prinzipien durchaus innerhalb der einzelnen Entscheidungsfelder angewendet werden können. Als alternatives Rahmenmodell ist bisher das ADDIE-Modell (Analyze-Design-Develop-Implement and Evaluate) bekannt, das so allgemein gehalten ist, dass es den Prozess der Entwicklung von Lehr-LernSystemen (instructional systems design) grob skizziert, jedoch keinerlei Aussagen zu konzeptionellen Entscheidungen beinhaltet (Gustafson & Branch 2007, Richey et al. 2011, 19 ff). Ein weiteres, neues und prozessorientiertes Rahmenmodell ist das SAM-Modell (Successive Approximation Model) (Allen 2018). Im Folgenden wird das DO ID-Modell kurz erläutert.
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3.2 Qualitätssicherung: Ziele, Projektmanagement und Evaluation
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Maßgeblich für die Qualität eines didaktischen Mediums ist ein effizientes Projektmanagement, dessen Verantwortliche auch spezifische Kompetenzen im Bereich der psychologisch-didaktischen Qualitätskriterien benötigen.
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Um die Qualität des Lernangebots zu sichern, werden allgemeine Ziele festgelegt, etwa, welche Veränderungen die auftraggebende Organisation bzw. das Unternehmen erwartet. Gibt es strategische Vorab-Entscheidungen seitens des Auftraggebers, z. B. zu den einzusetzenden Medien? Nach der (Teil-)Umsetzung von Instruktionsdesign-Entscheidungen werden Produkt(teile) getestet und evaluiert. Bei umfangreichen ID-Projekten werden gängige Verfahren und Methoden der Evaluationsforschung verwendet, in der betrieblichen Praxis sollte zumindest auch bereits während der Konzeption immer wieder ein Vertreter der späteren Zielgruppe zu Rate gezogen werden.
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3.3 Analysen
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Rationale Entscheidungen bedürfen einer fundierten Informationsbasis. Daher sind sorgfältige Analysen Voraussetzung für jede effiziente Konzeption didaktischer Medien. Zu analysieren sind insb.
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• Lernercharakteristika (insb. Vorwissen, Motivation, Einstellungen zum Lehrstoff und zur Lehrmethode),
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• Merkmale des Lehrstoffs (Wissens- und Aufgabenanalysen),
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• Lehrziele, angestrebte Kompetenzen,
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• Erforderliche und verfügbare Ressourcen (Budget, zu erwartende Kosten, Personal mit entsprechenden Kompetenzen, Zeit etc.) und
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• Einsatzkontext (räumliche und technische Bedingungen, personeller Kontext).
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Wissens- und Aufgabenanalysen werden häufig vernachlässigt, auch weil die speziellen Verfahren im deutschsprachigen Bereich wenig bekannt sind (Niegemann et al. 2008). Es wird auch oft angenommen, dass sich Wissens- und Aufgabenanalysen erübrigen, da die Lehrenden bzw. Instruktionsdesigner Fachexperten seien. Diese Expertise ist zwar notwendig, Ziel der Analysen ist es aber eine Grundlage für Entscheidungen über didaktisch relevante Inhalte zu ermöglichen, Voraussetzungsrelationen aufzuzeigen und wichtige Merkmale von Lernaufgaben deutlich zu machen. Am Ende der Analysen sollten zudem klare Aussagen über die Zielgruppe (Adressaten) und die zu vermittelnden Lehrziele bzw. Kompetenzen stehen, es sollte zumindest ein Budgetrahmen vereinbart und die Kontextbedingungen sollten geklärt sein.
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3.4 Entscheidungsfelder
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Das DO ID-Modell unterscheidet elf Entscheidungsfelder, in denen zum Teil mehrstufig Designentscheidungen zu treffen sind. Diese Entscheidungen sind keineswegs immer unabhängig voneinander und sie können auch nicht sukzessive so getroffen werden, wie dies im Text linear beschrieben ist.
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3.4.1 Formatentscheidung
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Zentral ist die Entscheidung für ein bestimmtes Format, d. h. die typische Struktur des Lernangebots. Diese Entscheidung hat wesentliche Konsequenzen für die weiteren Entscheidungen. Wie der Begriff des Sendeformats (Radio, TV) ist auch im Kontext multimedialer Lernumgebungen der Formatbegriff unscharf. Unterschiedliche Formate unterscheiden sich jedoch häufig in wenigstens einer der folgenden Beschreibungsdimensionen (Schnotz et al. 2004): • Organisation der Informationsdarbietung: die Pole der Ausprägung bewegen
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sich zwischen „kanonischer“ Darstellung (an einer gängigen Systematik der entsprechenden Fachdisziplin oder der Phänomenologie des Gegenstandes orientiert) und „problembasierter“ Darstellung. • Abstraktionsniveau: Zwischen völlig „dekontextualisierter“ (abstrakt) und ganz in einen bestimmten Kontext eingebetteter „situativer“ Informationspräsentation. • Wissensanwendung: Zwischen reiner Erklärung durch einen Lehrenden oder ein Medium bzw. bloßer Rezeption und aktiver Anwendung aufseiten der Lernenden. • Steuerungsinstanz: Zwischen weitestgehend externaler (fremder) Regulierung des Lernprozesses und nahezu ausschließlicher Eigensteuerung.
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• Kommunikationsrichtung: Zwischen reiner Ein-Weg- und permanenter ZweiWeg-Kommunikation.
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• Art der Lerneraktivitäten: Rein rezeptives Verhalten als ein Extrem, nahezu ständige Aktivitäten der Lernenden als ein anderes.
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• Sozialformen des Lernens: Zwischen Individuellem, sozial isoliertem Lernen oder kollaborativem bzw. kooperativem Lernen.
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In einzelnen Fällen werden auch darüberhinausgehende Unterscheidungen anhand von Oberflächenmerkmalen vorgenommen (z. B. Domäne, Lerngegenstand).
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Es gibt weder empirisch noch theoretisch fundierte Aussagen, die es erlauben würden, eine bestimmte Ausprägung einer dieser Dimensionen oder eine bestimmte Kombination von Ausprägungen generell, d. h. unter allen Bedingungen, als ineffektiv oder als besonders effektiv lernwirksam zu qualifizieren.
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Die Entscheidung für ein bestimmtes Format ist auf die Ergebnisse der Analysen, insb. der Ziel-, Wissens- und Aufgaben- sowie Adressatenanalysen angewiesen, wobei bisher oft nicht auf empirische Befunde zurückgegriffen werden kann, die bei einem bestimmten Muster der Analysebefunde ein bestimmtes Format nahelegen. Die Berücksichtigung der Analysebefunde einerseits und der Merkmale der Formate andererseits lassen jedoch theoretische Begründungen für die Formatentscheidung zu, die zu besseren, d. h. lernwirksameren Entscheidungen führen sollten als weniger reflektierte Entscheidungen. Häufig verwendete Formate sind:
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• E-Kompendium (i. S. klassisches CBT, auch als multimediale Arbeitshilfe: Präsentation von Texten und Bildern auf dem Bildschirm),
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• Mini-Lectures (Video-Kurzvorträge von 10–20 Minuten Dauer),
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• Erklärvideos (kurze Videos zur Erklärung von Sachverhalten, Erläuterung von Problemlösungen, technische Instruktionen; auch Videos zur Erklärung technischer Problemlösungen, z. B. bei der Wartung von Maschinen sind Erklärvideos),
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• Fallbeispiele (Medizin, BWL),
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• Planspiele (BWL, Projektmanagement),
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• Serious Games (Lernspiele in unterschiedlichen Sub-Formaten),
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• Simulationen (Flieger, LKW, Bus, Lokomotiven, Boote, Kraftwerke usw.); auch VR-Angebote repräsentieren Simulationen.
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Diese Formate sind sämtlich mit Präsenzformen der Lehre kombinierbar (Blended Learning). Wie bei Sendeformaten ist die Anzahl der Formate nicht eng begrenzt und neue Merkmalkombinationen können jederzeit konzipiert und erprobt werden.
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82 Helmut Niegemann und Lisa Niegemann
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3.4.2 Inhaltsstrukturierung
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Die Strukturierung des Lehrstoffs umfasst eine ganze Reihe von Aspekten; angemessene Designentscheidungen sind hier von den Wissens- und Aufgabenanalysen abhängig: Die Wahl des Abstraktionsniveaus (eher Überblick oder Vertiefung), eine eher deduktive (vom Allgemeinen zum Speziellen) oder eine induktive (vom Einzelfall zur Verallgemeinerung) Darstellung, die Einteilung in Einheiten unterschiedlicher Informationsdichte (Segmentierung) und die didaktisch jeweils sinnvolle Reihenfolge (Sequenzierung) beeinflussen den Lernerfolg ebenso wie die Adaptierbarkeit bzw. Adaptivität der Präsentation an Lernermerkmale (z. B. Vorwissen).
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3.4.3 Lernaufgaben und Narration
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In engem Zusammenhang mit der Content-Strukturierung steht die Entwicklung adäquater Lernaufgaben und – bei manchen Formaten (Lernspiele, Erklärvideo) – die Einbettung in eine geeignete Geschichte (Narration). Lernaufgaben sind Anforderungen an die Lernenden, deren Bewältigung im Sinne der Lehrziele erwünschte Lernprozesse initiiert (Seel 1981). Das Spektrum reicht von einfachen Rechenaufgaben bis zur Auswahl hochkomplexer Situationen beim Lernen mit Simulationen. Indikator für die Bewältigung einer Lernaufgabe sollte in der Regel eine Äußerung des Lernenden sein, die auf die Qualität der Aufgabenbewältigung schließen lässt und eine Rückmeldung ermöglicht (vgl. Abschnitt 3.4.7 zu Interaktionsdesign).
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Noch wenig Erfahrung, geschweige denn Studien gibt es zur Entwicklung von Lernaufgaben für Virtual-Reality-Systeme im Training. Nach ersten Erfahrungen im Projekt GLASSROOM scheinen folgende Schritte notwendig:
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• Beschreibung des prototypischen Handlungsablaufs, möglichst auf der Basis einer Aufgabenanalyse (Task Analysis),
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• Identifizierung von Teilaufgaben: Routinetätigkeiten versus Nicht-Routine-Tätigkeiten,
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• Bei technisch-synthetischen Aufgaben (Reparatur, Konstruktion): Toleranzen festlegen, die auf korrekte Ausführung schließen lassen (z. B. Passung von Teilen, die angefügt oder eingesetzt werden),
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• Identifikation von Fehlermöglichkeiten und Fehlerbedingungen (Rückgriff auf Erfahrungen von Trainern, Experten),
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• Jeweilige natürliche Konsequenzen bestimmter Fehlern bestimmen,
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• Aufgaben definieren im engeren Sinn: Handlungsauftrag, Randbedingungen, die Fehler ermöglichen; Auswahl nach Fehlermöglichkeiten und Fehlerwahrscheinlichkeiten),
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Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien 83
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• Festlegen von Hilfen (Scaffolding) und „Fading“ (sukzessive Rücknahme der Hilfen), Hervorhebungen im System,
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• Zusammenstellung von Aufgaben zu „Sets“ und
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• Sequenzierung in der Regel vom Einfachen zum Komplexen.
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Bei allen spielähnlichen Formaten, aber auch bei Erklärvideos muss auch über die Art der narrativen Einbettung entschieden werden. Die lernförderliche Wirkung von „Geschichten“ ist hinreichend belegt (Schank 1998, Schank et al. 1999). Bei technischen Erklärvideos kann die „Story“ z. B. auch darin bestehen, dass von einem kniffligen (wahren oder fiktiven) Fall erzählt wird und wie die Lösung gefunden wurde.
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3.4.4 Technische Bedingungen und Entwicklung
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Spätestens, wenn wesentliche Entscheidungen über die Inhalte und Aufgaben sowie deren Struktur getroffen sind, stehen Entscheidungen über die technischen Aspekte des Instruktionsdesigns an: Auf welchen Geräten und in welchen Softwareumgebungen soll das Lernangebot verfügbar sein? Diese Entscheidungen beeinflussen die weiteren Optionen oder sie müssen sich an Entscheidungen in den weiteren Feldern (Multimedia, Interaktivität) anpassen: Texte, Bilder, Tabellen oder komplexe Schaubilder lassen sich oft nicht beliebig für die Darbietung auf Smartphones verkleinern; auch der Umfang bestimmter Dateien muss bei bestimmten technischen Kontexten berücksichtigt werden. Bei AR-Brillen ist das Display so klein, dass sich erhebliche Einschränkungen bei der Informationsdarbietung ergeben: Es kann jeweils nur eine geringe Datenmenge gleichzeitig dargeboten werden, auch nur wenig Text; hohe Kontraste sind oft notwendig und die Positionierung der Informationen unterliegt (aus ergonomischen Gründen) Einschränkungen. Eine halbwegs komfortable Bedienung aktueller AR-Brillen erfordert u. a. für die Sprachsteuerung eine ständige Internetanbindung, die nicht an jedem Arbeitsplatz gewährleistet sein kann.
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3.4.5 Multimediadesign
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Wenig ist in den letzten 20 Jahren im Bereich des Instruktionsdesigns so intensiv erforscht worden wie die Bedingungen multimedialen Lernens: Zu den Fragen, welche spezielle Kombination von Text (gesprochen oder geschrieben) und Bild (statisch oder bewegt, abstrahiert oder fotografisch genau) und welche Merkmale des Textes und der Bilder für welche Adressaten am ehesten gute Lernergebnisse erwarten lassen, liegen replizierte experimentelle Befunde vor (Mayer 2009, Plass et al. 2010, Mayer 2014), die zum Teil Grundlage wichtiger Prinzipien bzw. Effekte für das Multimediadesign sind: Ist es generell zweckmäßig, Erläuterungen zu Bildern oder Animationen gesprochen und schriftlich anzubieten? Wo sollen Erläuterungen zu Bildern platziert werden? Sind (scheinbar) motivierende Ergänzungen zu Texten lernwirksam? Wie wirkt Hintergrundmusik? Sollen Texte eher
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