Experimente stehen im naturwissenschaftlichen Unterricht nach wie vor im Zentrum des Unterrichtsgeschehens. Durch die Weiterentwicklungen im informationstechnischen Bereich ergänzen inzwischen kostengünstige digitale Technologien und Werkzeuge das Experiment im Unterricht. Die Sekundarstufe I bietet in der 10. Jahrgangsstufe in Bayern zum Thema der Elektrizitätslehre viele Möglichkeiten zur Anwendung einer Augmented-Reality-Lernumgebung. Zum Beispiel können die Applikationen die Modelle der magnetischen Felder sichtbar machen. Sie können jedoch auch zur Darstellung des „Unsichtbaren“, wie z. B. Atome, Elektronen oder Raumladungen, genutzt werden. In diesem Artikel wird das Vorgehen zur Erstellung einer Augmented-Reality-Applikation beschrieben. Ein wichtiger Punkt stellt das Konstrukt der Usability dar, deren Unterkategorie der Nutzerzufriedenheit mittels einer explorativen Mixed-Methods-Studie quantitativ und qualitativ evaluiert wurde. Anhand der Ergebnisse der Interviews wird dargestellt, welche Konsequenzen für die Applikation gezogen wurden.
6.1 Augmented Reality im schulischen Kontext
In der Theorie stellen sich zunächst folgende Fragen: Warum eignen sich Experimente für eine Erweiterung der Realität? Zu welcher Phase des Experimentierens können die Augmented-Reality-(AR-)Applikationen eingesetzt werden? Wie können diese dabei unterstützend wirken und welcher Mehrwert von AR gilt für den naturwissenschaftlichen Unterricht?
Im Rahmen der geforderten prozessbezogenen Kompetenzen, z. B. im LehrplanPLUS in Bayern, basiert die physikalische Erkenntnisgewinnung auf dem Zusammenwirken experimenteller und theoretischer Arbeitsweisen (Staatsinstitut für Schulqualität & Bildungsforschung, 2020). Das Erkennen dieses Zusammenwirkens trägt somit zu einer fundierten naturwissenschaftlichen Bildung bei und hilft, komplexe alltägliche Zusammenhänge auf die wesentlichen Dinge zu reduzieren. Diese Vorgehensweise wenden Physikerinnen und Physiker ebenfalls bei der Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten an. Experimente stellen nach wie vor eine der zentralen Erkenntnisquellen der naturwissenschaftlichen Forschung dar. Damit spielen Experimente auch eine zentrale Rolle im Unterrichtsgeschehen, da sie nicht nur fachliche Inhalte vermitteln oder bestätigen, sondern die Schülerinnen und Schüler auch motivieren sollen (Kircher et al., 2015; Körner & Erb, 2013; Lindlahr, 2014; Oliver et al., 2021; Alfieri et al., 2011).
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Zum einen liefern theoretische physikalische Modelle, wie z. B. das Modell der Magnetfeldlinien, eine entscheidende Hilfestellung für die erfolgreiche Durchführung, die anschließende Auswertung und den damit einhergehenden Ausbau von Fachwissen. Zum anderen fördern diese Modelle das Verständnis der ablaufenden Prozesse innerhalb eines Experiments (Teichrew & Erb, 2018; Pedaste et al., 2012). Werden diese Modelle bzw. das Modellverhalten direkt aus dem Experiment erfahren, so können die Lernenden ihre Konzepte mit der Realität in Einklang bringen und ein passendes mentales Modell erzeugen. Dieses verwenden die Lernenden dann, um weitere Schlussfolgerungen ziehen zu können (Kircher et al., 2020). Somit wäre eine Visualisierung der Modelle direkt am Experiment wünschenswert.
Immersive Visualisierungen, die reale Objekte mit theoretischen Modellen ergänzen, können durch digitale Werkzeuge erzeugt werden. Dafür stehen im Reality Virtuality Continuum eine Vielzahl von Technologien zur Verfügung (Milgram et al. 1995; Teichrew & Erb, 2020). In diesem Vorhaben nutzen wir die erweiterte Realität (engl. Augmented Reality, AR), die in einem realen Raum mit realen oder virtuellen Objekten agiert, um damit reale oder virtuelle Inhalte zu vermitteln.
Augmented Reality
Unter Augmented Reality versteht man üblicherweise Applikationen, die Visualisierungen in eine real vorhandene Räumlichkeit projizieren. Zum Beispiel können durch die Vermessung einer realen Umgebung durch eine Kamera virtuelle Objekte auf einem Display über dieses Realbild verortet und projiziert und dieses dadurch „angereichert“ werden (Milgram et al., 1995).
Mit AR ist es möglich, reale Strukturen durch virtuelle Objekte und Inhalte zu erweitern, welche nötig sind, um den fachlichen Vorgang zu verstehen. Dabei ist es wichtig zu erwähnen, dass AR nur eine Unterstützung liefert und die realen Strukturen nicht ersetzt werden sollen (Bacca et al., 2014). Dieses Vorgehen wird bereits in Industrie, Medizin, Forschung und Entwicklung sowie in Spielen genutzt, kann jedoch auch durch die Verbindung von Lernen (engl. Education) und Unterhaltung (engl. Entertainment) in dem sogenannten Edutainment eingesetzt werden. Das Wissen, das interaktiv vermittelt wird, und das Arbeiten mit neuen Medien können dabei eine Begeisterung auslösen (Dey et al., 2018). Im Gegensatz zu Computersimulationen haben Ibáñez et al. (2014) zudem einen allgemein positiven Effekt durch die Verbindung von realen und virtuellen Objekten bzw. Inhalten direkt am Experiment auf Lernende festgestellt. Diesen positiven Effekt beobachtete Matsutomo et al. (2012) bereits in früheren Publikationen und erklärte dies durch die nicht notwendige Transferleistung von der Computersimulation zur realen Welt und die damit weniger auftretenden Verständnisprobleme. Beispielsweise können Lernende in augmentierten Lehrbüchern weiterführende Erklärungen oder Hinweise erhalten, die über den eigentlichen Inhalt hinausgehen (Mehler-Bicher et al., 2011). In einer von Billinghurst et al. (2015) durchgeführten Studie konnte gezeigt werden, dass Lernende, die das Thema Elektromagnetismus mit einem augmentierten Lehrbuch erarbeiteten, selbst im Follow-up-Test (vier Wochen später) eine signifikant höhere Anzahl korrekt beantworteter Fragen hatten als Lernende, die dieselben Inhalte auf gedruckten Texten erhielten (Billinghurst & Duenser, 2012).
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Für die Gestaltung einer Lernumgebung ist also darauf zu achten, dass die lernirrelevante kognitive Belastung zu reduzieren ist. Um dies zu erreichen, ist u. a. das Kontiguitätsprinzip wichtig (Mayer, 2014). Dieses Prinzip steht für eine „benachbarte“ (aus dem lateinischen: "contiguus") Darstellung verschiedener zusammengehöriger Objekte. Beispielsweise sollte die Beschriftung in einem Bild direkt an den entsprechenden Teilen stehen und nicht separiert in einer Legende unter dem Bild. Diese Art der Beschriftung bezieht sich auf den Aspekt der räumlichen Kontiguität. Zusätzlich gibt es noch den Aspekt der zeitlichen Kontiguität (Ayres & Sweller, 2014), welche besagt, dass verschiedene Informationen zeitgleich dargestellt werden sollten und nicht zeitlich verschoben. Für eine AR-Applikation heißt das, dass Aktionen des Nutzers eine Antwort des Systems in Echtzeit zur Folge haben sollten. In den entwickelten AR-Applikationen werden sowohl die räumliche Kontiguität durch Anordnung der theoretischen physikalischen Modelle direkt am Experiment als auch die zeitliche Kontiguität beachtet. Die zeitliche Kontiguität wird dabei gegeben, dass die Darstellung der theoretischen physikalischen Modelle permanent an dem Objekt des Experiments haften, auch dann, wenn der Nutzende dieses Objekt im Raum frei bewegt. Beispielsweise wird in dieser Applikation das theoretische Modell der magnetischen Feldlinien eines Stabmagneten permanent auf den Stabmagneten projiziert, während der Nutzer diesen frei durch den Raum bewegen und sich diesen aus unterschiedlichen Perspektiven anschauen kann.
Die angesprochenen positiven Effekte von AR beziehen sich dabei hauptsächlich auf fachliche Inhalte. Durch die Arbeit mit nur einem Tablet innerhalb einer Gruppe und eine entsprechende Aufgabenstellung können die Schülerinnen und Schüler zu einer Zusammenarbeit aufgefordert werden, welche den Abbau sozialer Hemmnisse unterstützt und die Neugierde sowie den Spaß am Lernen steigern kann (Mehler-Bicher et al., 2011). Durch die Kommunikation über die digitalen Inhalte, die durch AR dargestellt werden, wird zusätzlich die Modellbildung gefördert. Somit kann AR einen positiven Effekt auf die Lernleistung, die Lernmotivation und das Engagement der Lernenden haben (Bacca et al., 2014).
6.2 Entwicklung von AR-Applikationen
AR bietet eine gewinnbringende Möglichkeit, ausgewählte Inhalte für den Schulunterricht zu erweitern.
In diesem Abschnitt werden die notwendigen Schritte für die Erstellung einer AR-Applikation am Beispiel der Rahmenapplikation PUMA: Magnetlabor vorgestellt. In der hier vorgestellten Studie werden zwei entwickelte und anschließend evaluierte Teilapplikationen der Rahmenapplikation vorgestellt. Die Rahmenapplikation für den PhysikUnterricht Mit Augmentierung (PUMA) beinhaltet sechs verschiedene Teilapplikationen zum Thema Magnetismus. Bei den beiden evaluierten Teilapplikationen handelt es sich um die Teilapplikationen Magnetfeldlinien und Versuch von Oersted.
6.2.1 Einordnung und Beschreibung der Studie als Design-based-Research-Projekt
Der Prozess der Entwicklung einer AR-Applikation kann als Kreisprozess gesehen werden (Abb. 6.1). Zu Beginn steht die Auswahl eines passenden Versuchs. Bei dieser Auswahl muss bereits an die technische Umsetzung gedacht werden, da z. B. schnell ablaufende Prozesse für eine Augmentierung schwer umsetzbar sind. Nach der Auswahl des Versuchs wird die Applikation erstellt und programmiert. Anschließend sollte die entwickelte Applikation einer Gebrauchstauglichkeitsstudie unterzogen werden. Das Vorgehen für solch eine Evaluation wird in Abschn. 6.3 beschrieben.
Abb. 6.1
Durchlaufene Prozesse bei der Entwicklung und Evaluierung der Applikation
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Für die Entwicklung AR-bezogener Unterrichtsmittel bietet sich das deAR-Modell an, wobei deAR für didaktisch eingebettete Augmented Reality steht. Dieses Modell zur Planung einer AR-Applikation von Seibert et al. (2020) differenziert dabei die „Auswahl“ des passenden Versuchs genauer (Abb. 6.2). So wird die „Auswahl“ in die zwei Schritte der pädagogischen Überlegungen (Ebene 1) und der fachlichen, fach- und mediendidaktischen Überlegungen (Ebene 2) unterteilt. In Ebene 1 wird von den pädagogischen Zielen und Leitlinien ausgegangen, die durch verschiedene fachliche, fachdidaktische und mediendidaktische Aspekte mit dem naturwissenschaftlichen Unterricht in Einklang gebracht werden sollen. Darauf folgt die Ebene der technischen Überlegungen, in der Grenzen und Möglichkeiten für AR-erweiterte naturwissenschaftliche Lehr-Lern-Einheiten abgewogen werden (Ebene 3).
Die vierte Ebene ist die Erprobung dieser AR-Einheit in einer Realsituation (Ebene 4). Unter ständiger Reflexion und Evaluation in den verschiedenen Phasen ist hier noch einmal die ständige Weiterentwicklung einer AR-Applikation berücksichtigt (Seibert et al., 2020).
6.2.2 Fachliche, fach- und mediendidaktische Vorüberlegungen
Für die Auswahl der fachlichen Inhalte orientiert sich dieses Projekt u. a. am LehrplanPLUS aus Bayern. Durch die Forderung nach einer Förderung der experimentellen Kompetenz sollen die Lernenden regelmäßig Experimente selbstständig durchführen (Staatsinstitut für Schulqualität & Bildungsforschung, 2020). In der 10. Klasse bieten sich deshalb einige Experimente für eine Augmentierung im Themenbereich Magnetismus an. Damit jede Schülerin und jeder Schüler den Versuch eigenständig durchführen kann, beschränkt sich die Auswahl der Experimente zusätzlich auf einen vorstrukturierten Experimentiersatz einer Lehrmittelfirma, die an deutschen Gymnasien häufig vertreten ist. Bei der Auswahl der entsprechenden Experimente wird, wie schon erwähnt, direkt die technische Umsetzung mitberücksichtigt.
Bei den fachdidaktischen Vorüberlegungen für das Themengebiet Magnetismus wird auf die häufigsten Schülervorstellungen eingegangen. So wird darauf geachtet, dass die Eigenschaften der Feldliniendarstellung korrekt veranschaulicht werden. Hier sind die Orientierung, die Richtung und die Dichte der Feldlinien in Bezug zur Orientierung und Stärke des magnetischen Feldes entscheidend (Erfmann, 2017). Ebenfalls wurden die Feldlinienmodelle eines Stabmagneten, Hufeisenmagneten, einer stromdurchflossenen Spule bzw. eines stromdurchflossenen Leiters dargestellt. Hier wurde beachtet, dass nur bewegte Ladungen als Quelle eines Magnetfeldes dienen (Schecker et al. 2018).
Welche realen physikalischen Objekte vorhanden sind, welche virtuellen Elemente angezeigt werden sollen und wie die Interaktion zwischen Realität und Virtualität definiert ist, gehört zur mediendidaktischen Vorüberlegung. Diese drei Punkte sind die wichtigsten Komponenten der digitalen Technologie AR, welche unbedingt geklärt sein müssen (Billinghurst et al., 2015). Hinzu kommen grundlegende mediendidaktische Vorüberlegungen bezüglich des Instruktionsdesigns, wie sie von Kerres, Rey und Niegemann im deutschsprachigen Raum vorgeschlagen werden (Söbke et al., 2017).
Beispielvisualisierung von Magnetfeldlinien
Zwei Stabmagneten, ein Tisch und Eisenfeilspäne stellen die realen Objekte dar. Als virtuelle Inhalte sind das typische Feld der Magnete und die Wechselwirkung der Pole auf dem Display angezeigt (Abb. 6.3).
Abb. 6.3
Erweiterung der Realität mit der Applikation Magnetfeldlinien
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Zusätzlich sind der Aufbau und das Display frei im Raum bewegbar, was für die Interaktion zwischen realem und virtuellem Objekt steht.
Bei der Darstellung des Feldes wurde auf die fachlichen und fachdidaktischen Vorüberlegungen eingegangen und zusätzlich eine 3D-Ansicht des Feldes implementiert. Dieses Feld kann im Raum aus allen Perspektiven untersucht werden und stellt einen entscheidenden Vorteil gegenüber einem „2D-Tisch“ dar.
6.2.3 Technische Umsetzung
Um die digitale Technologie AR näher zu beschreiben, wird in diesem Abschnitt auf das System AR und die dazu benötigte Soft- und Hardware eingegangen.
Digitale Technologien
Digitale Technologien werden als Sammelbezeichnung für technische Geräte (Hardware), die darauf befindlichen digitalen Inhalte (Software) sowie für Kombinationen aus beiden verwendet (Roth et al. (Beitrag 1 in Band 1)).
Das System AR besteht aus drei verschiedenen Komponenten. Darunter fallen die Darstellung, die Interaktion und das Tracking (Tönnis, 2010). Die Komponente Darstellung setzt dabei die Kombination von virtuellen und realen Objekten mit einer teilweisen Überlagerung in Beziehung (Mehler-Bicher et al., 2011). Der Bereich Interaktion verknüpft die Eingabe eines Nutzers und die Ausgabe des Systems in Echtzeit. Damit das System die Eingabe des Benutzers erkennt, wird für das vorliegende System eine Marker-basierte Eingabe genutzt. Dabei können die Marker wie ein Knopf fungieren oder durch die Benutzung mehrerer Marker und der relativen Position zwischen diesen dazu genutzt werden, ein Ereignis auszulösen (Tönnis, 2010).
Für die Entwicklung der Applikation werden in diesem Projekt verschiedene Programme genutzt. Die Entwicklungsumgebung Unity bildet dabei die Grundlage und ist für die Darstellung und Interaktion des Systems zuständig. Für eine Darstellung von komplizierten 3D-Objekten werden diese über die Modellierungssoftware Blender erstellt und in Unity implementiert. Die Trackingsoftware Vuforia wird in Unity eingebunden, um virtuelle Inhalte an reale, visuelle Marker zu heften.
Als Hardware werden handelsübliche Tablets eingesetzt. Einerseits sichert die zunehmende Zahl der Tabletklassen an Schulen durch den Digitalpakt Schule, dass die Zielgruppe erreicht werden kann. Andererseits erlauben die großen Displays dieses Endgeräts, im Gegensatz zu Mobiltelefonen, eine übersichtliche Darstellung der theoretischen Modelle. Dabei können iOS- oder Android-Geräte genutzt werden.
6.3 Evaluierung von AR-Applikationen
Nachdem der Entwicklungsprozess der AR-Applikation abgeschlossen ist, sollte diese einer Evaluation unterzogen werden (s. Ebene 3 des deAR-Modells). Als zu untersuchendes Konstrukt wird dafür die Gebrauchstauglichkeit der Applikation gewählt.
Usability-Evaluation
Bewertung von Systemen hinsichtlich ihrer Gebrauchstauglichkeit. Es wird unterschieden in formative und summative Usability-Evaluation: Die formative Usability-Evaluation erfolgt prozessbegleitend (z. B. das Testen von Prototypen) und dient der Verbesserung der Entwicklung. Die summative Usability-Evaluation bezeichnet eine finale Evaluation am Ende und soll die gesamte Entwicklung bewerten (Sarodnick & Brau, 2016).
Für diese Evaluierung kommen grundsätzlich quantitative wie qualitative Erhebungsformen infrage. So ist es denkbar, den quantitativen System Usability Score (kurz: SUS) von Brooke (1996) zu nutzen. Dieser bietet mit 10 Items die Möglichkeit einer schnellen Einschätzung der Usability. Maximal kann dabei ein Score von 100 Punkten erreicht werden. Der Nachteil von quantitativen Tests dieser Art ist jedoch die fehlende Begründung der Entscheidung. So sehen sowohl Kuckartz et al. (2008) als auch Döring und Bortz (2016) einen zusätzlichen Mehrwert in qualitativen Interviews nach einem standardisierten quantitativen Test, da durch die Interviews die Aussagen in Relation zueinander gesetzt werden können. In qualitativen Interviews können Rückmeldungen bzgl. auftretender Probleme gesammelt und in die weitere Entwicklung der Applikation eingebunden werden. Um die positiven Eigenschaften von AR gewährleisten zu können, wird auf die besondere Bedeutung der Usability im nächsten Abschnitt eingegangen (Bacca et al., 2014).
6.3.1 Usability
In der Studie von Karapanos et al. erscheint die Usability als bedeutsames Interaktionsmerkmal für das Lernen mit digitalen Medien. Es zeigte sich sogar eine mittlere Korrelation zwischen System-Usability und dem Interesse der Schüler an Lernaufgaben (Karapanos et al., 2018).
Usability
Usability ist nach der DIN EN ISO 9241 das Ausmaß, in dem ein technisches System durch bestimmte Benutzerinnen und Benutzer in einem bestimmten Nutzungskontext verwendet werden kann, um bestimmte Ziele effektiv, effizient und zufriedenstellend zu erreichen (Sarodnick & Brau, 2016).
Um festzustellen, ob ein bestimmtes Ziel effektiv und effizient erreicht worden ist, müsste man einen Vergleich zu einer Kontrollgruppe z. B. bezüglich der Qualität der gelösten Aufgabe und der dafür benötigten Zeit ziehen. Dies konnte bei der hier vorgestellten Studie aus Zeitgründen nicht realisiert werden. Stattdessen ging es hier um die Komponente der Nutzerzufriedenheit. Diese fokussiert eher subjektive Kriterien und wird in der Norm als die Freiheit von Beeinträchtigungen und als eine allgemein positive Einstellung gegenüber der Systemnutzung definiert (Sarodnick & Brau, 2016).
Durch diese subjektive Komponente kann auch der Nutzende einen Einfluss auf die Usability haben. Wenn diese ein Problem bei der Verwendung der Applikation erfahren, generalisieren manche Probandinnen und Probanden dieses auf die ganze Applikation. Dementsprechend negativ fällt dann die qualitative Bewertung aus. Daher wurde die interaktionsbezogene Technikaffinität (engl. ATI:Affinity for Technology Interaction) der Benutzenden mit erhoben, um die Aussagen zu relativieren.
Die explorative Studie wurde mit einer Stichprobe von n = 10 durchgeführt, welche nicht spezifisch ausgewählt worden sind. Dabei handelte es sich meist um Studierende des Lehramts Physik, aber auch der Mathematik, der philosophischen Fakultät oder der juristischen Fakultät im Alter von 20–34 Jahren. Die Durchführung der Erhebung erfolgte pro Testenden in einem Zeitfenster von 45 min und beinhaltete vier verschiedene Abschnitte.
Zu Beginn der Datenerhebung erhielten die Testenden einen Fragebogen zu ihrer Person und den Test mit den neun Items für die interaktionsbezogene Technikaffinität von Franke et al. (2019). Anschließend wurde den Testenden ein kurzes Video gezeigt, das den realen Ablauf des Versuchs darstellte. Neben einer kurzen fachlichen Erklärung sollten die Testenden somit bei ihrem Wissensstand abgeholt und der Fokus auf die bevorstehende Bearbeitung der Aufgabe gelegt werden. Diese Einführung umfasste ungefähr acht Minuten.
In der folgenden 15-minütigen Arbeitsphase machten sich die Testenden mit der AR-Applikation vertraut und bearbeiteten eine Station mit den dafür entwickelten Aufgaben und der entsprechenden Teilapplikation.
Nach der Arbeitsphase füllten die Testenden (max. fünf Minuten) den Fragebogen des quantitativen System-Usability-Scores aus. Dieser erzeugte mit den 10 Items eine Tendenz der Benutzerfreundlichkeit und konnte dann mit dem Ergebnis der qualitativen Erhebung ins Verhältnis gesetzt werden.
Abschließend wurde das Interview mit 19 Fragen durchgeführt. Durch die persönliche Befragung konnte individuell auf die Probleme der Testenden eingegangen und Aspekte aufgegriffen werden, die durch den Kurztest nicht erfasst werden konnten. Dafür wurden ca. 20 min eingeplant.
Als Orientierung für die qualitative Erhebung dienten die sieben Schritte, die Kuckartz et al. (2008) für ein qualitatives Interview angeben. Die Konzeption des Interviewleitfadens orientierte sich am qualitativen Usability-Konzept von Nestler et al. (2011). In diesem Konzept standen 259 Fragen aus fünf Hauptkategorien mit 21 Nebenkategorien zur Verfügung. Die fünf Hauptkategorien sind wie folgt gekennzeichnet: U – Nutzen; M – Einprägsamkeit; J – Intuitivität; L – Erlernbarkeit; P – Einstellung. Die große Anzahl der Fragen wurde bereits durch Rudolph (2011) auf 83 Fragen minimiert, z. B. wurden dabei Fragen zusammengefasst, welche durch eine positive und negative Fragestellung gestellt wurden. Da diese 83 Fragen sich um Browseranwendungen drehten, wurden 12 zusätzliche Fragen aus dem Originalkonzept aufgenommen und die resultierenden 95 Fragen für ein Expertenrating zusammengestellt. Anhand dieses Expertenratings (n = 8) wurden die 95 Fragen in Bezug auf ihre Bedeutsamkeit bewertet und schließlich auf insgesamt 19 Leitfragen in 12 Kategorien reduziert. Für die ausformulierten Leitfragen sei hier auf Schwanke und Trefzger (2021) verwiesen.
Die Datenerhebung war nach dem Interview abgeschlossen. Die aufgenommenen Interviews wurden transkribiert und mittels eines Kodierleitfadens die Bewertung der Aussagen vorgenommen. Der Kodierleitfaden kann bei Schwanke (2021) nachgelesen werden. Anschließend wurde, wie von Nestler et al. (2011) beschrieben, der Usability Score berechnet. In diesem Score kann eine maximale Punktzahl von 100 erreicht werden.
6.3.2 Auswertung, Ergebnisse und Diskussion
Die Auswertung der insgesamt zehn Interviews der beiden entwickelten AR-Teilapplikationen ist in Tab. 6.1 für die einzelnen Kategorien zusammengefasst.
Tab. 6.1
Ergebnisse des qualitativen Usability-Konzepts in Punkten
Gesamt
U – Nutzen
M – Einprägsamkeit
J – Intuitivität
L – Erlernbarkeit
P – Einstellung
Magnetfeldlinien
79.97
63.53
84.65
84.72
76.58
90.35
Versuch von Oersted
92.35
90.00
94.32
95.00
94.59
87.85
Die Punkte der fünf Hauptkategorien setzen sich aus den jeweiligen Unterkategorien zusammen. Diese sind nach erfolgreicher Kodierung berechnet worden. Anhand einer grafischen Auswertung der Scores ist zu erkennen, dass gerade in der Hauptkategorie Nutzen die Applikation Magnetfeldlinien am wenigsten Punkte im Vergleich zu den anderen Hauptkategorien erreicht hat (Abb. 6.4).
Abb. 6.4
Grafische Darstellung der erreichten Scores pro Haupt-/Unterkategorie der Applikation Magnetfeldlinien
×
Dies liegt u. a. daran, dass die Unterkategorie U-I Zuverlässigkeit (38 Punkte) in der Hauptkategorie U Nutzen zu finden ist. Diese Unterkategorie U-I Zuverlässigkeit wurde u. a. dann kodiert, wenn die Nutzenden die erfolgreiche oder gescheiterte Target-Erkennung nannten. Da bei der Teilapplikation Magnetfeldlinien die Erkennung wegen des durchsichtigen Sockels mit Eisenspänen und damit auftretenden spiegelnden Effekten teils schwierig war, erhält man aus dem qualitativen Interview eine direkte Erklärung für den erreichten Wert. Dieses Problem wurde nach der Studie durch eine neue Position des Markers gelöst. Hervorzuheben sind jedoch die hohen Werte für die Hauptkategorie J Intuitivität. Somit schien das GUI (engl.: Graphical User Interface) für alle Nutzenden selbsterklärend. Auch die grafische Darstellung der virtuellen Objekte schien im Allgemeinen sehr verständlich, was den hohen Wert der Hauptkategorie M Einprägsamkeit vermittelt. Diese Einfachheit kann u. a. in Abb. 6.5 gesehen werden. Dort dargestellt ist die Teilapplikation Versuch von Oersted. Bei diesem Versuch entsteht ein radiales Magnetfeld um einen stromdurchflossenen Leiter. Anhand der Rechte-Hand-Regel kann die Rotation des Magnetfeldes bestimmt werden. Diese Rechte-Hand-Regel ist optional durch die AR-Applikation einblendbar.
Abb. 6.5
Teilapplikation Versuch von Oersted
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Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die qualitativen Interviews für die Usability-Bewertung einen großen Vorteil bringen, da das Feedback der Testenden direkt zur Verbesserung der Applikation verwendet werden kann.
6.4 Ausblick
Die evaluierten und optimierten AR-Applikationen können nun dem Praxistest unterzogen werden. Geplant ist eine Durchführung in einem Lehr-Lern-Labor (kurz: LLL) in den Räumen der Universität Würzburg. Dabei werden die Schulklassen von Lehramtsstudierenden des Fachs Physik betreut. Dies ermöglicht eine Betreuung der Lernenden in Kleingruppen, während die Studierenden zusätzlich Berufsfelderfahrung sammeln (Elsholz & Trefzger, 2020; Völker & Trefzger, 2010).
Die Schülerinnen und Schüler einer 10. Klasse durchlaufen in dem LLL sechs verschiedene Stationen zum Thema Magnetismus. Um einen möglichen Einfluss von AR nachzuweisen, werden alle Stationen mit drei verschiedenen Darstellungsdarbietungen durchgeführt. Das Hauptinteresse liegt darin, Unterschiede zwischen einem klassisch durchgeführten, mit Simulationen unterstützten oder mit einer AR-Applikation versehenen Realexperiment zu finden. Dabei werden die Konstrukte des situationalen Interesses und des Cognitive Load in Bezug auf die Durchführungsart genauer analysiert. Für eine genauere Beschreibung der Stationen und des Studiendesigns sei an dieser Stelle auf Schwanke et al. (2021) und Schwanke und Trefzger (2020) verwiesen.
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