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Spatial Computing / Mixed Reality (MR)
Räumlicher Computer ermöglicht den Zugriff immer und überall. VR, AR, MR und XR in Kombination von KI und Metaverse gestalten den räumlichen Zugriff auf die Arbeits- und Lernprozesse an jedem Ort der Welt. Der Arbeitsplatz ist immer und überall mit dabei.
Definition „Spatial Computing„…
Intuitive Interaktion, gemeinsames Arbeiten und Lernen in einer hypriden Realität
Spatial Computing verbindet AR, VR, MR und KI, um eine intuitive Interaktion mit digitalen und realen Elementen zu ermöglichen. Es fördert kollaboratives, interaktives und immersives Arbeiten und Lernen. Die direkte Interaktion mit der digitalen Umgebung erhöht das Engagement und ermöglicht experientielles Lernen. Als Schlüsseltechnologie für das Metaverse ermöglicht es realistische Erfahrungen in virtuellen Welten.
(c)2023 Torsten Fell
(c)2023 Torsten Fell
Mehrwert
Effizienzsteigerung und Produktivitätsverbesserung
Spatial Computing kann die Art und Weise, wie Teams zusammenarbeiten und kommunizieren, revolutionieren. Es ermöglicht Mitarbeitern, unabhängig von ihrem Standort, in einem gemeinsamen digitalen Raum zu interagieren und zusammenzuarbeiten, was die Effizienz und Produktivität steigern kann. Darüber hinaus kann die Immersion und Interaktivität, die durch Spatial Computing ermöglicht wird, das Engagement und die Motivation der Mitarbeiter erhöhen, was ebenfalls zur Produktivitätssteigerung beitragen kann.
Mehrwert
Verbesserung der
Lern- und Trainingsprozesse
Spatial Computing ermöglicht „experientielles Lernen„, bei dem die Mitarbeiter durch direkte Interaktion mit digitalen Elementen Fähigkeiten und Wissen erwerben können. Diese Art des Lernens kann effektiver sein als traditionelle Lernmethoden, da sie ein tieferes Verständnis und bessere Behaltensleistung fördert. Darüber hinaus ermöglicht die Interaktivität von Spatial Computing eine individuelle Anpassung der Lerninhalte, was zu einer besseren Lernerfahrung führen kann.
Mehrwert
Innovationsvorsprung und Wettbewerbsvorteil
Spatial Computing ist eine sich schnell entwickelnde Technologie mit einem großen Potential zur Umgestaltung von Geschäftsprozessen und -modellen. Unternehmen, die frühzeitig in Spatial Computing investieren und es in ihre Prozesse integrieren, können einen Innovationsvorsprung gegenüber ihren Wettbewerbern erlangen. Darüber hinaus kann Spatial Computing neue Möglichkeiten für Produkte und Dienstleistungen eröffnen, die dazu beitragen können, das Unternehmen von der Konkurrenz abzuheben.
Re-/Upskilling Kampagne 2024
MindShift – Spatial Computing und
Virtual Worlds
Transforming Enterprises with
Spatial Computing and Virtual Worlds
Spatial Computing and Virtual Worlds
Nutzen Sie die Erfahrungen
Gerne unterstütze ich Sie mit…
Learning
Spatial Computing unterstützt Lernen
Jeder dieser Lernansätze kann durch die Verwendung von Spatial Computing in unterschiedlicher Weise unterstützt und verbessert werden. Es ermöglicht eine Vielzahl von Lernerfahrungen und -methoden, die traditionelle Lernumgebungen nicht bieten können.
Experientiellen
Lernen
ist ein Lernansatz, der auf der Theorie von David Kolb basiert und besagt, dass Individuen am besten durch eine Kombination aus Erleben, Reflektieren, Denken und Handeln lernen. Es bezieht sich auf die Idee, dass wir durch das Machen und das Erleben lernen, oft in einem realen Kontext.
Konstruktivistisches
Lernen
Dieser Ansatz betont, dass Lernende ihr eigenes Verständnis und Wissen aufbauen, indem sie Erfahrungen machen und reflektieren. Spatial Computing kann hierbei eine aktive und interaktive Lernumgebung bereitstellen, in der die Lernenden ihre eigenen Erfahrungen sammeln und ihr Wissen aufbauen können.
Kollaboratives
Lernen
Hierbei arbeiten die Lernenden gemeinsam an Aufgaben und Projekten. Spatial Computing kann kollaborative virtuelle Umgebungen bereitstellen, in denen die Lernenden unabhängig von ihrem physischen Standort zusammenarbeiten können.
Inquiry-based Learning
(Forschendes Lernen)
Bei diesem Ansatz erwerben die Lernenden Wissen und Fähigkeiten, indem sie aktiv Forschungsfragen stellen und diese erforschen. Spatial Computing kann realistische Simulationen und Experimente bereitstellen, die das forschende Lernen unterstützen.
Gamified Learning
(Spielbasiertes Lernen):
Hierbei werden spielerische Elemente in den Lernprozess integriert, um die Motivation und das Engagement der Lernenden zu steigern. Spatial Computing kann immersive und interaktive Spiele bereitstellen, die sowohl unterhaltsam als auch lehrreich sind.
Self-Directed Learning
(Selbstgesteuertes Lernen)
Bei diesem Ansatz übernehmen die Lernenden die Kontrolle über ihren eigenen Lernprozess. Spatial Computing kann personalisierte Lernpfade und Ressourcen bereitstellen, die das selbstgesteuerte Lernen unterstützen.
Experientiellen Lernens
Spatial Computing perfekt für das experientielle Lernen geeignet
Die folgenden Punkte sind einige der Gründe, warum der Ansatz des „Experientiellen Lernens„ in Verbindung mit „Spatial Computing„ so interessant ist. Es bietet eine neue Dimension für das Lernen und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir lernen und lehren, zu revolutionieren.
Immersive
Erfahrungen
Spatial Computing ermöglicht es, realistische und interaktive Umgebungen zu schaffen, in denen Benutzer konkrete Erfahrungen sammeln können. Beispielsweise können Mitarbeiter virtuell komplexe Maschinen auseinanderbauen und wiedervereinigen, gefährliche Situationen simulieren oder in neue Umgebungen eintauchen, die sonst schwer zugänglich wären.
Sicheres
Experimentieren
Im Rahmen des experientiellen Lernens ist es entscheidend, dass die Lernenden die Möglichkeit haben, zu experimentieren und Fehler zu machen. Spatial Computing bietet eine sichere Umgebung, in der Benutzer neue Fähigkeiten erproben, Fehler machen und daraus lernen können, ohne reale Konsequenzen.
Anwendung in der
realen Welt
Durch die Verwendung von Spatial Computing können Lernende spezifische Fähigkeiten erwerben oder Wissen aufbauen, das direkt auf reale Aufgaben und Herausforderungen angewendet werden kann. Dies verbessert die Übertragung des Lernens von der virtuellen in die reale Welt.
Aktive Beteiligung
Spatial Computing kann die aktive Beteiligung und Interaktion der Benutzer fördern, was ein Schlüsselelement des experientiellen Lernens ist. Durch die aktive Beteiligung am Lernprozess können die Benutzer ihre Fähigkeiten und ihr Wissen effektiver entwickeln und verbessern.
Praktische Anwendung
Durch die Möglichkeit, theoretisches Wissen in einem simulierten, aber realistischen Kontext anzuwenden, können die Lernenden besser verstehen, wie sie das Gelernte in der Praxis anwenden können. Diese Art des „Learning by Doing„ ist ein zentraler Aspekt des experientiellen Lernens.
Räumliches Verständnis
Spatial Computing kann helfen, räumliches Verständnis und Gedächtnis zu verbessern, was besonders wichtig in Bereichen wie Architektur, Ingenieurwesen, Geographie und vielen anderen ist.
Arbeitsmodelle und Vorgehen
Spatial Computing unterstützt Arbeiten
Diese Modelle zeigen, wie Spatial Computing den Arbeitsprozess in verschiedenen Branchen und Aufgabenbereichen unterstützen kann. Es eröffnet neue Möglichkeiten für effizientes Arbeiten, verbesserte Zusammenarbeit und innovative Lösungsansätze.
Remote Collaboration
In Zeiten, in denen die Arbeit von zu Hause aus immer häufiger wird, bietet Spatial Computing neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit. Mit virtuellen Arbeitsräumen, in denen Mitarbeiter in Echtzeit zusammenarbeiten können, unabhängig von ihrem physischen Standort, wird die Zusammenarbeit in entfernten Teams verbessert.
Agile Arbeitsmethoden
Agile Methoden wie Scrum oder Kanban können von den Möglichkeiten der Spatial Computing-Technologie profitieren. Virtual Reality-Boardrooms und interaktive Aufgabenkarten können die Planung und Durchführung von Projekten erleichtern und das Engagement und die Produktivität der Teammitglieder erhöhen.
Experientielles Arbeiten
Ähnlich wie beim experientiellen Lernen können Mitarbeiter durch das „Learning by Doing„ in einer simulierten Arbeitsumgebung neue Fähigkeiten erwerben und bestehende verbessern. Dies kann insbesondere in Bereichen wie Sicherheitstraining, medizinischer Ausbildung oder Produktdesign von Nutzen sein.
Immersive Kundenerlebnisse
Mit Spatial Computing können Unternehmen immersiven Content erstellen, der Kunden tiefer in ihre Marken einbindet. Ob durch virtuelle Showrooms, interaktive Produktdemos oder personalisierte Erlebnisse – Spatial Computing eröffnet neue Möglichkeiten, um Kunden anzusprechen und zu binden.
Data Visualization
Mit Spatial Computing können komplexe Datenmengen in einer dreidimensionalen Umgebung visualisiert und interaktiv gemacht werden. Dies ermöglicht es den Nutzern, Daten auf neue und intuitivere Weisen zu analysieren und zu verstehen, was insbesondere in Bereichen wie Data Science und Business Intelligence hilfreich sein kann.
Prototyping und Design
In Bereichen wie Produktdesign, Architektur und Ingenieurwesen kann Spatial Computing dabei helfen, Modelle und Prototypen in einem virtuellen Raum zu erstellen und zu bearbeiten. Dies ermöglicht eine intuitivere und flexiblere Gestaltung, da Änderungen in Echtzeit und ohne Materialverlust vorgenommen werden können.
KI / maschinelles Lernen
Spatial Computing kann mit KI und maschinellem Lernen kombiniert werden, um intelligente Arbeitsumgebungen zu schaffen, die sich an die Bedürfnisse und Vorlieben der Benutzer anpassen. Dies kann die Produktivität steigern und die Benutzerfreundlichkeit verbessern.
Virtuelle Meetings & Konferenzen
Spatial Computing ermöglicht die Durchführung von virtuellen Meetings und Konferenzen in einer immersiven Umgebung. Teilnehmer können sich in einem gemeinsamen virtuellen Raum treffen, miteinander interagieren und Präsentationen in Echtzeit teilen. Dies fördert die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch, unabhängig von geografischen Entfernungen.
Logistik & Datenmanagement
Spatial Computing kann in der Logistik und im Datenmanagement eingesetzt werden, um komplexe Prozesse zu optimieren und zu visualisieren. Durch die räumliche Darstellung von Daten und die Verknüpfung mit realen Standorten können Arbeitsabläufe verbessert, Lagerbestände effizient verwaltet und Routenplanungen optimiert werden.
Definition
Experientielles Lernen
„Experientielles Lernen„ ist ein Lernansatz, der auf der Theorie von David Kolb basiert und besagt, dass Individuen am besten durch eine Kombination aus Erleben, Reflektieren, Denken und Handeln lernen. Es bezieht sich auf die Idee, dass wir durch das Machen und das Erleben lernen, oft in einem realen Kontext.
- Details zum Kolbs Modell
Der Schlüssel zu Kolbs Modell ist, dass es ein kontinuierlicher Prozess ist, der das Lernen als eine fortlaufende Aktivität sieht, die sich ständig weiterentwickelt. Es geht davon aus, dass wir am besten lernen, wenn wir in der Lage sind, eine Erfahrung zu machen, darüber nachzudenken, die Erfahrung zu konzeptualisieren und dann das neu erworbene Wissen auszuprobieren.
Experientielles Lernen, wie von David Kolb vorgeschlagen, ist ein zyklischer Prozess, der vier Stufen umfasst:
- Konkrete Erfahrung (Concrete Experience): Dies ist die erste Stufe des Zyklus, in der der Lernende eine neue Erfahrung oder Situation erlebt oder in einer bekannten Situation interagiert. Es ist der Ausgangspunkt für das Lernen.
- Reflektierende Beobachtung (Reflective Observation): In dieser Phase reflektiert der Lernende über die neue Erfahrung, indem er sie aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Dies beinhaltet oft das Nachdenken über das „Warum“ der Situation und das Analysieren der eigenen Reaktionen und Verhaltensweisen.
- Abstrakte Konzeptualisierung (Abstract Conceptualization): Hier versucht der Lernende, die reflektierte Erfahrung zu verstehen und zu interpretieren, indem er Konzepte entwickelt, die das Erlebte erklären. Dies führt zu neuen Ideen oder Modifikationen bestehender Ideen.
- Aktives Experimentieren (Active Experimentation): In dieser letzten Stufe wendet der Lernende das neu erworbene Wissen in neuen Situationen an, um zu sehen, ob die entwickelten Konzepte oder Modifikationen gültig sind. Dies führt zu neuen konkreten Erfahrungen, und der Zyklus beginnt von neuem.
Daher kann „Spatial Computing“, wenn es effektiv eingesetzt wird, das experientiellen Lernen erheblich verbessern und das Lernen effektiver, effizienter und ansprechender machen.