Fakultät 10 / Advanced Media Institute
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Immer mehr Mobile Augmented Reality Spiele werden entwickelt und gewinnen zunehmend an Beliebtheit. Zugleich können Smartphones überall und zu jeder Zeit für Mobiles Lernen genutzt werden. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit einem auf Mobile Augmented Reality basierenden Serious Game.
Serious Games werden eingesetzt, um Fähigkeiten zu trainieren, Wissen anzueignen oder Einstellungen des Spielers zu ändern. Dabei lernen die Spieler in der Spielwelt Inhalte, die sie in die Realität übertragen und anwenden können. Es wird folgende Forschungsfrage beantwortet: Wie wird der Wissenserwerb eines Serious Game durch den Einsatz von Mobile Augmented Reality beeinflusst. Zum einen werden Theorien über das Lernen durch Serious Games und zum anderen Theorien über Lernen mit Augmented Reality anhand einer Literaturarbeit untersucht und kritisch eingeordnet. Der Vergleich dieser Theorien dient der Identifizierung von wichtigen Elementen für Augmented Reality Serious Games. Dazu wird das Potenzial von Mobile Augmented Reality anhand ihrer Vor- und Nachteile aufgezeigt. Die Ergebnisse dienen einem weiteren Modell, welches die Auswirkungen der Serious Game Elemente und Augmented Reality Elemente auf den Spieler verknüpft. Ebenso werden spezifische Merkmale über den Spieler und dem Kontext des Spiels identifiziert.
Im Anschluss an die Darstellung der einzelnen Serious Games und Mobile Augmented Reality Elemente wird ein Spiel über den Ausbruch des Virus COVID-19 entwickelt. Es werden Informationen über die Pandemie und die gesetzlich vorgeschriebenen Schutzmaßnahmen integriert.
Es wird deutlich, dass sich die Elemente auf den Spieler und sein Spielerlebnis auswirken, als auch einen Einfluss auf den Lerneffekt haben. Dennoch kann nicht einzeln begründet werden, für welchen Zweck bestimmte Elemente eingesetzt werden müssen. Es werden die Bedingungen zusammengefasst, die sich individuell auf das Spielerlebnis und den Lerneffekt auswirken.
This thesis proposes four different Augmented Reality (AR) display techniques that can overcome the problem of uncertain tracking errors. Where most other papers focus on limiting the amount of error that a user tracking system generates, this paper pro-poses visualizations that limit their impact instead. For this, four different display techniques have been developed and evaluated using criteria found in related literate. Two of the four proposed solutions consistently ranked better within these criteria. The first, Bending Words, uses a mix between spatially registered information and turn instructions to achieve that result. The second, WIM, mostly relies on context infor-mation of the building instead.