- AutorIn
- Marvin Goppold RWTH Aachen University, Institut für Arbeitswissenschaft
- Sven TackenbergTechnische Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Labor für Industrial Engineering
- Alexander AtanasyanRWTH Aachen University, Institut für Mensch-Maschine-Interaktion
- Torben Cichon
- Dennis Kobelt
- Thilo Gamber
- Jürgen Roßmann
- Martin Frenz
- Titel
- Systemkonzept und Modellierung beruflicher Handlungen im FeDiNAR-AR-Lernsystem
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-365439
- Konferenz
- Gemeinschaften in Neuen Medien. Dresden, 10.-11.10.2019
- Quellenangabe
- Gemeinschaften in neuen Medien. Erforschung der digitalen Transformation in Wissenschaft, Wirtschaft, Bildung und öffentlicher Verwaltung
Herausgeber: Prof. Dr. Thomas Köhler, Prof. Dr. Eric Schoop, Prof. Dr. Nina Kahnwald
Erscheinungsort: Dresden
Verlag: TUDpress
Erscheinungsjahr: 2019
Seiten: 12-23
ISBN: 978-3-95908-186-3 - Erstveröffentlichung
- 2019
- Abstract (DE)
- Bei Betrachtung des gegenwärtigen Stands der Ausbildung in gewerblich-technischen Berufen zeigt sich, dass es viele gute Ansätze zur Integration moderner Technologien gibt, um den Lernprozess zu unterstützen oder zu vereinfachen (z. B. Fehling, 2017; Bundesministerium für Bildung und Forschung, 2019). Die meisten technischen Ansätze eint, dass sie die Darstellung von Funktions- und Wirkzusammenhängen von technischen Systemen in Ausbildungs- und Lernsituationen unterstützen. Es reicht für die zukünftige Beruflichkeit vor dem Hintergrund verschiedener Szenarien (vgl. Frenz, Heinen & Schlick, 2015) jedoch nicht aus, lediglich Technologien abzubilden. Stattdessen müssen Fachkräfte bei der Problemlösung im realen Arbeitsprozess gefördert werden (vgl. z. B. Abele, 2014; Rauner, 2017). Im Gegensatz zu reinen Funktions- und Wirkzusammenhängen liegen hier multiple technische Systemzustände vor. Das FeDiNAR-Verbundprojekt möchte hierfür ein AR-gestütztes Lehr-Lernkonzept entwickeln, das sich auf die Ausführung von beruflichen Tätigkeiten bezieht und lernortübergreifend genutzt werden kann.[... aus der Einleitung]
- Freie Schlagwörter (DE)
- GeNeMe 2019, Wissensmanagement, Transformation, Wissensgemeinschaften, FeDiNAR-AR-Lernsystem
- Freie Schlagwörter (EN)
- GeNeMe 2019, knowledge management, transformation, knowledge communities, FeDiNAR-AR-Lerning system
- Klassifikation (DDC)
- 330
- Klassifikation (RVK)
- QR 760
- Verlag
- TUDpress, Dresden
- Sonstige beteiligte Institution
- Technische Universität Dresden, Dresden
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-365439
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 16.12.2019
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis