Arbeitsgruppe Prof. Kuhn

Walk the Graph und Machine Learning: Lernen durch virtuell-graphische Repräsentationen und Embodiment

Graphen und Diagramme sind grundlegende Repräsentationen nicht nur in der Physik, sondern auch in den anderen MINT Disziplinen. Deshalb ist deren vollständiges Verständnis für Schüler*innen und Stundierende extrem wichtig. Für viele Lernende stellt es allerdings eine Herausforderung dar, die Bedeutung von den abstrakteren zugehörigen Konzepte (wie z.B. Steigung oder Fläche unter dem Graphen) zu verstehen.

Der Ziel von Walk the Graph ist, eine alternative, Inquiry-basierte Lerngelegenheit durch ganzkörperliche Erfahrungen (Embodiment) anzubieten. Somit besteht für den Lernenden die Möglichkeit nicht nur durch kognitive, sondern auch durch körperliche Aktivitäten die Konzepte aneignen können. Eye Tracking in Kombination mit Machine Learning bei der Bewegung erlaubt die Verhaltensdaten und die Blickdaten mit der Lernleistung in Verbindung zu setzen.

Als Platform wird ein AR-Headset (Microsoft HoloLens2) benutzt, durch die der der/die Nutzer*in die vorgegebenen Graphen auf einer virtuellen, schwebenden Ebene vor sich eingeblendet sieht und sich entsprechend dem Verlauf des Graphen bewegen soll.

Dieses Forschungsprojekt findet im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen TUK und DFKI statt, als Teil des gemeinsamen Projekts iQL- Lab (immersive Quantitave Learning -Lab).

https://www.iql-lab.de/

https://www.dfki.de/web/forschung/forschungsbereiche/smarte-daten-wissensdienste/



Ansprechspartner:


Dr. David Dzsotjan: dzsotjan(at)rhrk.uni-kl.de
Dr. Stefan Küchemann: s.kuechemann(at)physik.uni-kl.de
Kim-Ludwig Petsch: k.ludwig-petsch(at)deutsches-museum.de
Sergey Mukhametov: mukhamet(at)physik.uni-kl.de
Prof. Dr. Jochen Kuhn: kuhn(at)physik.uni-kl.de

 

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