Wettbewerb „AVRiL 2019 – Gelungene VR/AR-Lernszenarien“

Der Arbeitskreis VR/AR-Learning der GI-Fachgruppen E-Learning und VR/AR ruft in Zusammenarbeit mit dem Stifterverband zum Wettbewerb „AVRiL 2019 – Gelungene VR/AR-Lernszenarien“ auf.

Methoden und Werkzeuge der virtuellen und augmentierten Realität (VR und AR) werden aufgrund des aktuellen technischen Fortschritts zunehmend zu einer Alltagserscheinung. Eine der zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten ist der Einsatz in Lernkontexten. Fehlend sind bisher jedoch noch allgemeingültige Empfehlungen zum Aufbau solcher Lernkontexte. An dieser Stelle setzt der Wettbewerb an, indem er nach aktuellen, effektiven Lernszenarien unter Einbeziehung von VR- und AR-Technologien sucht.

Einreichungen

Es werden Einreichungen gesucht, die VR- und AR-Technologien in konkreten Lernszenarien beschreiben. Einreichungen können die folgenden Schwerpunkte thematisieren, sind aber nicht darauf beschränkt:

  • Formale Lernkontexte wie Studium, Schule, berufliche Bildung und betriebliche Weiterbildung
  • Informelle Lernkontexte
  • Mobiles Lernen
  • (Pervasive) Games
  • Citizen Science
  • Kollaboratives Lernen
  • Adaptive Lernszenarien
  • Verteilte Lernszenarien
  • Gesundheitsassistenzsysteme

Wenngleich Lernszenarien favorisiert werden, für die bereits Evaluationen vorliegen, ist es auch möglich, Lernszenarien einzureichen, die zurzeit lediglich konzeptionell beschrieben sind. Ebenfalls kann der Schwerpunkt sowohl auf Software- als auch Hardwarekomponenten liegen.

In die Beschreibung der Lernszenarien sollen die folgenden Aspekte eingeschlossen werden:

  • Herausforderungen der Lehre, zu deren Lösung beigetragen wird (z.B. geringe Lernmotivation, geringer Transfer in die Praxis, hohe Komplexität der Lerninhalte hohe Studierendenzahlen oder Passivität der Studierenden)
  • beabsichtigte Lernziele bzw. zu erreichende Kompetenzen
  • gewähltes didaktisches Design
  • notwendige Soft- und Hardware
  • ggf. vorhandene Evaluationsergebnisse
  • Einsatzempfehlungen mit kritischer Würdigung notwendiger Voraussetzungen

Die Beiträge umfassen inkl. Kontaktinformationen max. 6 DIN-A4-Seiten, vorzugsweise im Format Lecture Notes in Informatics (LNI). Sie sind im PDF‐Format über EasyChair einzureichen.

Eine Ergänzung der schriftlichen Beiträge über 2 bis 5-minütige Videos (auch 360°-Videos) trägt zur Veranschaulichung der Lernszenarien bei und bietet insbesondere für AR/VR Lernszenarien einen schnellen Überblick. Videos sind jedoch nicht verpflichtender Bestandteil einer Einreichung.

Bewertung der Beiträge

Die Bewertung der Einreichungen erfolgt durch ein interdisziplinäres Gutachtergremium. Das zentrale Bewertungswerkzeug ist ein  Bewertungsfragenbogen.

Der Arbeitskreis VR/AR-Learning zeichnet auf Basis der Empfehlung des Gutachtergremiums den besten Beitrag mit dem AVRiL – Preis des Stifterverbandes für das VR/AR-Lernszenario 2019 aus. Die Auszeichnung ist mit einem Preisgeld von € 1.000 dotiert. Zudem wird der ausgezeichnete Beitrag – nach einer Überarbeitung auf Basis der Gutachten – in den Proceedings des Workshops „VR/AR-Learning“ der DeLFI 2019 veröffentlicht. Dies beinhaltet die Präsentation des Beitrags durch einen der Autoren auf dem Workshop in Berlin im September 2019, in dessen Rahmen auch die Siegerehrung stattfindet. Für den Präsentierenden wird freier Eintritt gewährt. Alle Wettbewerbs-Beiträge werden eingeladen, eine entsprechend der Gutachten überarbeitete Version zum DeLFI-Workshop VR/ARLearning, dessen Beiträge in Workshop-Proceedings erscheinen, einzureichen. Des Weiteren – sofern nicht durch E-Mail widersprochen wird – werden die Beiträge dem Stifterverband zur Verfügung gestellt, der über ausgewählte Beiträge nach Rücksprache mit den Autoren im Rahmen seiner Öffentlichkeitsarbeit berichtet.

Zeitplan

Frist für die Einreichung von Beiträgen: 29.03.2019
Benachrichtigung der Preisträger: 26.04.2019
Preisverleihung: 16.‐19.09.2019 (auf dem Workshop VR/AR-Learning der DeLFI & GMW 2019)

Ansprechpartner

  • Dr. Heinrich Söbke (Bauhaus-Universität Weimar)
  • Dr. Raphael Zender (Universität Potsdam)

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