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Atommodelle durch Augmented Reality darstellen – Ein BiLinked-Erlebnisbericht

Veröffentlicht am 10. November 2023, 10:15 Uhr
Ein Beitrag von Marvin Niederlüke, Alexander Schamrin und Cornelius Christof Bitter aus der CoP MINTconnect

Das Seminar „Digitalisierung Chemiedidaktik“ wurde im Sommersemester 2023 erstmalig durchgeführt und entstand im Rahmen des BiLinked Projekts, in dem Studierende und Lehrende gemeinsam digitale Lehr-/Lernformate entwickeln und erproben. Bei der Umsetzung stehen die studentische Partizipation und Kollaboration im Fokus. Hier sollte die Förderung professionsrelevanter, digitaler Kompetenzen von Lehramtsstudierenden entwickelt werden. Als Teilnehmende des Seminars war es unsere Aufgabe, im Rahmen des projektbasierten Lernens (Krajcik & Blumenfeld), einer didaktischen Problemstellung kollaborativ durch einen digitalen Unterrichtsauschnitt zu begegnen.

Was haben wir gemacht?

Oben dargestellt ist das dynamische Bohr´sche Wasserstoffatom, wobei der Atomkern pink und das Elektron grün dargestellt wird. Unten dargestellt ist das orange s-Orbital von Wasserstoff., Foto: Marvin Niederlüke

Oben dargestellt ist das dynamische Bohr´sche Wasserstoffatom, wobei der Atomkern pink und das Elektron grün darge-stellt wird. Unten dargestellt ist das orange s-Orbital von Wasserstoff. Foto: Marvin Niederlüke

Hybridvorstellungen beschreiben eine Mischform aus bereits vorhandenen Vorstellungen und neu erworbenen „wissenschaftlichen“ Vorstellungen (Vosniadou & Brewer, 1992). Am Ende der Schulzeit lassen sich Hybridvorstellungen, bei denen nicht kompatible Eigenschaften zwi-schen dem Bohr´schen Atommodell und dem Orbitalmodell verbunden werden, bei Schü-ler*innen nachweisen (Petri & Niederrer, 1998). Jenes kann zu fachlich unangemessenen Vor-stellungen führen, welche am Ende der Schulzeit bestehen bleiben. Unser Ziel war es, Hybrid-vorstellungen zwischen diesen Atommodellen zu vermindern, indem wir mit Augmented Reali-ty, kurz AR, eine Marker-abhängige Umgebung entwickeln, in der Nutzer*innen ein Wasser-stoffatom als Orbitalmodell und als dynamisches Bohr´sches Atommodell betrachten können. Dabei kann jeweils eines der beiden Modelle ausgewählt werden. AR stellt dabei eine geeignete Methode dar, um kognitive Hürden des Modellwechsels zu minimieren, da durch den wieder-holbaren Modellwechsel Modelle eigenaktiv und mehrfach reflektiert bearbeitet werden können (Seibert et al., 2021).

Im Folgenden wollen wir euch unseren Prozess und unser Ergebnis genauer vorstellen.


Wie funktioniert das?

In Blender (Grafiksoftware) lassen sich 3D-Modelle mit Animationen erstellen. So konnten wir zum Beispiel für das Bohr´sche Atommodell eines Wasserstoffatoms eine kleine grüne Kugel (Elektron) erstellen, welche sich auf einer Kurve um eine größere pinke Kugel (Atomkern) dreht. Indem wir in einer anderen Achse eine weitere Kurve als Bewegung für das Elektron festgelegt haben, konnten wir eine dreidimensionale Rotation mit gleichbleibendem Abstand zum Atomkern simulieren. Für das s-Orbital des Orbitalmodells haben wir in einer neuen Datei eine größere orange Kugel in Blender erstellt.

Dargestellt ist der Marker unseres Produktes mit den beiden roten Textfeldern., Foto: Marvin Niederlüke

Dargestellt ist der Marker unseres Produktes mit den beiden roten Textfeldern. Foto: Marvin Niederlüke

In einem zweiten Schritt haben wir mit Vuforia (AR-Plattform) in Unity (Entwicklungsumge-bung) unsere Modelle inklusive der Animationen ins Programm geladen. Zusätzlich mussten wir einen Marker erstellen, also ein Bild, welches ähnlich wie ein QR-Code funktioniert. Auf diesem Marker haben wir Bereiche ausgewählt. Die Kamera erkennt nun die einzelnen Berei-che. Wir haben dabei die Umgebung so programmiert, dass kein Modell sichtbar ist, wenn alle Bereiche von der Kamera erkannt werden. Wird eines der Marker durch eine Hand verdeckt, wird eines der beiden Modelle angezeigt. Damit die Bereiche von unseren Nutzer*innen er-kannt werden, haben wir in einem letzten Schritt noch rote Textfelder über den Markern einge-fügt, in dem jeweils das Modell benannt wird, welches beim Verdecken mit der Hand angezeigt wird.


Welchen Hindernissen sind wir begegnet?

Für uns war das Erstellen von 3D-Modellen und Animationen in Blender vollkommen neuartig. Durch das Making-Media Space hatten wir aber gute technische Möglichkeiten und eine gute Beratungsstelle. Im Internet finden sich viele Erklärvideos zur Nutzung von Blender, welche uns Möglichkeiten für unsere Umsetzung aufgezeigt haben. Viel schwieriger war hingegen das Erstellen der AR-Umgebung in Unity/Vuforia. Während wir in Blender direkt sehen konnten, welche Auswirkung jeder Entwicklungsschritt hatte, konnten wir in Unity/Vuforia immer nur das Endprodukt sehen, nachdem wir bereits mehrere Schritte durchlaufen hatten. Die meiste Zeit haben wir am Ende damit verbracht, einen geeigneten Marker zu finden, der zuverlässig die Bereiche erkennt. Zusätzlich mussten wir uns Gedanken über die Veröffentlichung machen. Die AR-Umgebung ließ sich nicht einfach auf einer Plattform hochladen. Stattdessen mussten wir für die Präsentation unserer Ergebnisse im Seminar unsere eigenen Smartphones zur Verfü-gung stellen. Während der Präsentation hatte die AR-Umgebung leider Schwierigkeiten die Marker zu erkennen.


Welche Vor- und Nachteile haben AR-Umgebungen für den Unterricht?

Tabelle 1: Gibt eine Übersicht über Vor- und Nachteile von AR-Umgebungen.

 Vorteile Nachteile
 Transfer von Modellen in die Realität
 Marker funktionieren nicht hinreichend
 Dynamik durch Animation Frage der Veröffentlichung
 Vervielfältigbarkeit des Produkts Zeitaufwendige Erstellung
 Neue Darstellungsmöglichkeiten Analoge Methoden sind empirisch besser untersucht
 Veränderbarkeit der Modelle Höhere kognitive Belastung
 Interaktivität 

Wir sehen ein großes Potential für AR-Umgebungen im Unterricht, da sie ermöglichen, theoreti-sche Modelle in die Realität zu bringen. Im Vergleich zu analogen Modellen haben sie zudem die Möglichkeit dynamisch zu sein. Sie können beliebig vervielfältigt und damit für alle Ler-nenden gleichzeitig verfügbar gemacht werden, ermöglichen neue Darstellungsmöglichkeiten, sind interaktiv und haben eine höhere Anpassungsfähigkeit. Dieses Potential kann zum aktuel-len Zeitpunkt jedoch nicht ausgeschöpft werden, da die Marker noch nicht so funktionieren, wie wir uns das gewünscht haben. Die Erstellung ist zudem zeitaufwendig, sodass wir uns fragen, inwiefern die Erstellung von AR-Umgebungen für Lehrkräfte in deren Alltag realistisch ist. Zu-dem steht die Frage der Veröffentlichung im Raum. Im Gegensatz zu Erklärvideos lassen sich diese nicht einfach als MP4 Datei oder auf einer Website hochladen. Dass von AR-Umgebungen eine höhere Kognitive Belastung ausgehen kann, sollte zudem auch beachtet werden. Zum aktuellen Zeitpunkt sind analoge Methoden zudem besser erforscht. (Schweiger, et al., 2022).

Literatur
[1] Krajcik, J. S. & Blumenfeld, P. C. (2005). Project-Based Learning. In The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (S. 317–334). Cambridge University Press.
[2] Schweiger, M., Wimmer, J., Chaudhry, M., Alves Siegle, B., & Xie, D. (2022). Lernerfolg in der Schule durch Augmented und Virtual Reality? Eine quantitative Synopse von Wirkungs-studien zum Einsatz virtueller Realitäten in Grund-und weiterführenden Schulen. MedienPäda-gogik, 47, 1-25.
[3] Seibert, J., Lang, V., Lauer, L., Eichinger, A., Bach, S., Kelkel, M., Perels, F., Peschel, M., Huwer, J. & Kay, C. W (2020). Augmented Reality als digitales Lernwerkzeug zur Visualisie-rung nicht-beobachtbarer Prozesse. GDCP Tagung in Aachen 2020, 557-560.
[4] Petri, J., & Niedderer, H. (1998). A learning pathway in high‐school level quantum atomic physics. International Journal of Science Education, 20(9), 1075-1088.
[5] Vosniadou, S., & Brewer, W. F. (1992). Mental models of the earth: A study of conceptual change in childhood. Cognitive psychology, 24(4), 535-585.
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