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Sekretariat Angewandte Informatik
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Fachhochschule Erfurt
Fakultät Gebäudetechnik und Informatik
Fachrichtung Angewandte Informatik
Altonaer Straße 25
99085 Erfurt

XR-Technologien für flexibel nutzbare, individuelle Lernräume

In dieser Bachelor-Arbeit wird ein Entwicklungsparadigma für immersive Lernanwendungen behandelt, welches kleine, kompakte und voneinander unabhängige Lerneinheiten vorsieht, welche mithilfe eines Editor erstellt und bearbeitet werden können. Ziel dieses Konzept ist es die Anforderungen in Aufwand und Wissen, die die Entwicklung solcher Anwendungen erfordert zu verkleinern, so dass idealerweise Nicht-Informatiker nach kurzer Erläuterung selbst XR-Lerneinheiten mit einem einfachen Editor erstellen können („Authoring“), teilen können und dynamisch in eine Anwendung mit „Player“-Funktionalität einlesen und betreten können mit entsprechender Hardware. Die Arbeit argumentiert die Vorteile dieses Ansatzes, die bestehenden Anwendungen und Forschung in diesem Gebiet. Im praktischen wird eine Server-Anwendung diskutiert, welche durch eine Modifikation der Lernanwendung „Figments.nrw“ einen KI-Lernassistenten bereitstellen kann. Durch einen modularen Entwicklungsansatz soll eine Austauschbarkeit und Anpassbarkeit der Komponenten gewährleistet werden. So sollen bietet Beispielsweise der Server die Möglichkeit LLM-Modelle auszutauschen und somit spezialisierte Assistenten, wie z.B. für eine bestimmte Altersgruppe ermöglichen.

This bachelor thesis deals with a development paradigm for immersive learning applications that provides for small, compact and independent learning units that can be created and edited using an editor. The aim of this concept is to reduce the effort and knowledge required to develop such applications, so that ideally, after a brief explanation, non-computer scientists can create XR learning units themselves with a simple editor (“authoring”), share them and dynamically read and enter them into an application with “player” functionality using appropriate hardware. The paper argues the advantages of this approach, the existing applications and research in this area. In practice, a server application is discussed, which can provide an AI learning assistant by modifying the learning application “Figments.nrw”. A modular development approach is intended to ensure the interchangeability and adaptability of the components. For example, the server should offer the possibility to exchange LLM models and thus enable specialized assistants, e.g. for a certain age group.

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