Fehlerdiagnose mit Virtual Reality trainieren – Entwicklung und Erprobung einer virtuellen Offshore-Windenergieanlage

Research output: Contribution to journalResearch articleContributedpeer-review

Contributors

  • Felix Kapp - , Technical University of Berlin (Author)
  • Nadine Matthes - , Technical University of Berlin (Author)
  • Linda Kruse - , the Good Evil GmbH (Author)
  • Dr. Pia Spangenberger - , Technical University of Berlin (Author)
  • Moritz Niebeling - , Technical University of Berlin (Author)

Abstract

Virtual Reality Lernumgebungen bieten besonderes Potenzial für die Vermittlung komplexer Inhalte und Fähigkeiten im beruflichen Kontext. In solchen Lernumgebungen lassen sich authentische Arbeitsaufgaben umsetzen anhand derer anwendungsnah Kompetenzen erlernt werden können. In der VR Lernumgebung MARLA wird die Fehlerdiagnose in den Bereichen Elektro- und Metalltechnik in Form eines achtstufigen Prozesses anhand eines konkreten Beispiels auf einer Offshore-Windenergieanlage trainiert. Auszubildende bekommen dafür in Anlehnung an den Cognitive Apprenticeship Ansatz zunächst von einem Non-Player Character innerhalb der Anwendung die einzelnen Schritte erklärt und vorgemacht, bevor sie anschließend schrittweise selbständig den Prozess durchlaufen. Der vorliegende Beitrag stellt die Anwendung und ihre Entwicklung vor und berichtet Ergebnisse der formativen Evaluation, welche wichtige Erkenntnisse für die Ausgestaltung der Umgebung geliefert hat. Praktische Relevanz Im vorliegenden Beitrag wird zum einen auf theoretische Erkenntnisse hinsichtlich des Potentials von Virtual Reality Anwendungen für die berufliche Bildung eingegangen. Zum anderen werden Erfahrungen aus dem Bereich der konzeptionellen Entwicklung der VR Anwendung und der empirischen Evaluation der Anwendung präsentiert. Beide Punkte haben zum Ziel einen Beitrag zur Weiterentwicklung der Weiterbildung im Arbeitskontext zu leisten.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202

Details

Original languageGerman
Pages (from-to)192-201
Number of pages10
JournalZeitschrift für Arbeitswissenschaft : ZfA
Volume2022
Issue number76
Publication statusPublished - 18 Jul 2022
Peer-reviewedYes
Externally publishedYes

External IDs

ORCID /0000-0003-2521-7858/work/142257629

Keywords

Keywords

  • 153 Kognitive Prozesse, Intelligenz, Virtual Reality, berufliche Bildung, Fehlerdiagnose, Offshore-Windenergieanlagen, Cognitive Apprenticeship, berufliche Bildung, Virtuell Reality, Fehlerdiagnose