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Virtual-Reality-(VR) und Augmented-Reality-(AR-)Technologien bieten das Potenzial, das praxis- und arbeitsplatznahe Lernen in der beruflichen Aus- und Weiterbildung deutlich zu verbessern. Zusätzlich weiten sich mit der technischen Weiterentwicklung und den sinkenden Anschaffungskosten der Endgeräte die Einsatzmöglichkeiten von VR und AR derzeit rasant aus.

Im Sinne der Kompetenzorientierung ist es notwendig, handlungsorientierte Lerneinheiten mit Lernfortschrittskontrollen in der Berufsbildung zu implementieren. Diese Entwicklung beruflicher Handlungskompetenz wird auch im Rahmenlehrplan des Ausbildungsberufes Fahrzeuglackierer/Fahrzeuglackiererin gefordert – aber bisher nur unzureichend bzw. ineffizient in Bezug auf die genutzten Ressourcen umgesetzt.

Zentrales Ziel dieses Projekts ist daher der ergänzende Einsatz von VR-Technologien, mit denen Auszubildende beim handlungsorientierten Erlernen von verschiedenen Techniken zum Anbringen einzelner Lackschichten auf Kfz-Werkstücken gefördert werden sollen. Dazu wurde zunächst grundlegend untersucht, welchen Beitrag VR-Technologien leisten können, um handlungsorientiertes Lernen in der Berufsausbildung zu ermöglichen, bzw. wie diese Technologien didaktisiert werden können, um entsprechende Lernerfolge sicherzustellen.

Dabei wird der rein explorative Zugang einem stärker didaktisierten Zugang gegenübergestellt und die motivationalen, (meta-)kognitiven und sozialen Effekte werden differenziert erfasst. Für die gezielte Optimierung der Lern- und Trainingseffekte lässt sich das Simulationssetting anpassen. Den Überlegungen des 4C/ID-Modells (u.a. Van Merriënboer, Clark & De Croock, 2002) folgend setzt das didaktische Konzept vor allem auf die Parametrisierung der VR-Lehr-/Lernszenarien. Dementsprechend kann die Trainingssituation in der VR-Lackierwerkstatt durch Variation einer definierten Anzahl von Parametern – wie etwa die physikalischen Eigenschaften der gewählten Lackart –, die für das berufliche Handlungsfeld relevant sind, modifiziert werden.

Zentrales Werkzeug für dieses Vorhaben ist eine dreidimensionale VR-Lernumgebung: die VR-Lackierwerkstatt. Sie besteht aus einem Autorenwerkzeug für Lehrende sowie einer VR-Trainingsanwendung und einer Reflexionsanwendung für Auszubildende.

Das Projekt wird durch einen Verbund aus ausgewiesenen Expertinnen und Experten in den Bereichen der Entwicklung von VR-Anwendungen (Universität Potsdam, Lehrstuhl von Prof. Ulrike Lucke), der digital ausgerichteten Didaktik (Learning Lab der Universität Duisburg-Essen, Lehrstuhl von Prof. Michael Kerres) sowie der beruflichen Qualifizierung und Weiterbildung im Handwerk (ZWH e. V.) getragen. Anwendungspartnerin im Rahmen des Projekts ist die Mercedes-Benz Ludwigsfelde GmbH mit einem Schwerpunkt in der Ausbildung von Fahrzeuglackierern/Fahrzeuglackiererinnen.

HandLeVR wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), Förderkennzeichen: 01PV18002A, Laufzeit: 01.01.2019 - 31.12.2021

Das Projekt steht unter der MIT-Lizenz und kann als Open Educational Ressource eingesetzt werden.

Die Projektergebnisse sind in folgende Repositories unterteilt:

Client (https://github.com/HandLeVR/client): Der Client enthält das Autorenwerkzeug, die Trainingsanwendung und das Reflexionswerkzeug. Das Autorenwerkzeug ermöglicht das Erstellen, Bearbeiten und Löschen von Nutzer/innen, Gruppen, Aufgaben, Aufgabensammlungen, Medien, Lacken und Aufnahmen, sowie das Zuweisen von Aufgaben, die dann in der Trainingsanwendung durchgeführt werden können. Aufgaben können verschiedene Teilschritte enthalten, wie z.B. Multiple-Choice-Fragen, Schätzaufgaben, eine Spritzprobe oder einen Farbauftrag. In der Trainingsanwendung können zugewiesene Aufgaben in VR durchgeführt werden. Es ist auch möglich einen Probiermodus zu nutzen, in dem verschiedene Werkstücke mit verschiedenen Lacken lackiert werden können. Während des Lackierens stehen verschiedene Hilfsmittel zur Verfügung, wie ein Distanzstrahl, Distanzmarker oder ein Winkelstrahl. Im Probiermodus ist es außerdem möglich eine Aufnahme von einem Farbauftrag zu erstellen, die dann in einer Aufgabe eingebunden werden kann. Das Reflexionswerkzeug ermöglicht es Farbaufträge, die bei der Durchführung von Aufgaben entstanden sind, am PC anzuschauen und mit Hilfe verschiedener Erfolgskriterien zu reflektieren. Der Client wurde mit Unity 2021.2.7f1 entwickelt.

Server (https://github.com/HandLeVR/server): Der Server stellt REST-Webservices zur Verfügung über die Daten gespeichert und geladen werden können. Er wurde mit Java und Spring Boot umgesetzt. Es ist möglich einen dedizierten Server einzurichten oder den Server lokal auf dem gleichen System wie die Anwendungen laufen zu lassen.

Begleitmaterialien (https://github.com/HandLeVR/begleitmaterialien): Dieses Repository enthält Materialien, um die Nutzung der VR-Lackierwerkstatt und die Umsetzung neuer Lernaufgaben zu unterstützen.

Materialien Lackierpistole (https://github.com/HandLeVR/lackierpistole): In diesem Repository sind 3D-Modelle sowie Anleitungen enthalten, die den Druck und den Zusammenbau einer Nachbildung einer echten Lackierpistole ermöglichen.

• Windows 10+
• ein VR-System (momentan werden HTC Vive (Pro), Windows Mixed Reality und Quest (2) + Link unterstützt)
• Java 13+ (nur wenn ein lokaler Server verwendet werden soll)
• GPU mit DirectX 11/12 und Shader Model 5.0 Unterstützung (wird benötigt, um die herunterlaufende Farbe darzustellen)

Unter Releases kann ein Archiv mit den aktuellen Anwendungen heruntergeladen werden. Damit kann die Anwendung lokal auf einem Rechner genutzt werden.

Der Server wird über die Datei server.bat gestartet. Der Client kann über Client.exe ausgeführt werden. Beim ersten Start der Anwendung können folgende Anmeldedaten genutzt werden:

• Nutzername: Ausbildungsmeister
• Passwort: passwort

Das Passwort muss anschließend geändert werden. Dann kann das Autorenwerkzeug, die Trainingsanwendung oder das Reflexionswerkzeug gestartet werden. Weitere Konfigurationsmöglichkeiten für die Anwendungen finden Sie in der README des Autorenwerkzeugs. Die nötigen Schritte zur Nutzung eines dedizierten Servers sind in der README des Servers beschrieben.

Die Anwendung verwendet OpenXR um auf das angeschlossene VR-Headset zuzugreifen. Damit dies ordnungsgemäß funktioniert, muss die von OpenXR genutzte Laufzeitumgebung eingestellt werden. Bei SteamVR geht das z.B. unter Einstellungen > Entwickler > SteamVR als OpenXR-Laufzeitumgebung festlegen. Bei Oculus befindet sich die Einstellung unter Einstellungen > Allgemein > OpenXR-Laufzeit > Oculus als Aktiv festlegen.

config: Enthält alle Konfigurationsdateien des Servers. Die nötigen Konfigurationsschritte für einen dedizierten Server sind in der README des Servers beschrieben.

Files: Durch den lokalen Server verwaltete Dateien.

Client.exe: Startet die Client-Anwendung. Ermöglicht es nach der Anmeldung zum Autorenwerkzeug, zur Trainingsanwendung oder zum Reflexionswerkzeug zu wechseln.

server.jar: Eine ausführbare Jar zum Starten des Servers. Diese wird in der server.bat genutzt.

server.bat: Startet den Server.

Im Folgenden werden die Schritte zum Kompilieren der Anwendungen beschrieben.

• Unity 2021.2.7f1
• Java JDK 13+
• Maven

1. Client mit Unity 2021.2.7f1 bauen (PC, Mac & Linux Standalone).
2. Den Server bauen.
3. Die resultierende Jar in server.jar umbenennen.
4. Die Jar und den Ordner Files in den gewünschten Zielordner für den Server kopieren. Das Verzeichnis Files muss im gleichen Ordner wie die server.jar liegen.
5. Ein Ordner mit Namen config im Ordner, in dem die server.jar liegt, erstellen und die application.properties in den Ordner config kopieren.
6. Den Server (siehe Serverkonfiguration) and Anwendungen (siehe Konfiguration Client) konfigurieren, wenn nötig.

Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies offer the potential to significantly improve hands-on and workplace learning in vocational education and training. In addition, with the technical advancement and decreasing acquisition costs of the end devices, the application possibilities of VR and AR are currently expanding rapidly.

In terms of competence orientation, it is necessary to implement action-oriented learning units with learning progress checks in vocational training. This development of vocational action competence is also required in the curriculum of vehicle painters - but has so far been implemented only insufficiently or inefficiently in terms of the resources used.

The central objective of this project is therefore the supplementary use of VR technologies to support trainees in the action-oriented learning of various techniques for applying individual layers of paint to automotive workpieces. For this purpose, the contribution VR technologies can make to enable action-oriented learning in vocational training was researched and we investigated how these technologies can be didacticized in order to ensure corresponding learning successes.

In this context, the purely explorative approach is contrasted with a more didactic approach and the motivational, (meta-)cognitive and social effects are recorded in a differentiated manner. For the targeted optimization of learning and training effects, the simulation setting can be adapted. Following the considerations of the 4C/ID model (i.a. Van Merriënboer, Clark & De Croock, 2002), the didactic concept mainly relies on the parameterization of the VR teaching/learning scenarios. Accordingly, the training situation in the VR paint shop can be modified by varying a defined number of parameters - such as the physical properties of the selected paint type - that are relevant to the professional field of action.

The central tool for this project is a three-dimensional VR learning environment: the VR paint shop. It consists of an authoring tool for teachers as well as a VR training application and a reflection application for trainees.

The project is supported by a network of proven experts in the fields of VR application development (University of Potsdam, Chair of Prof. Ulrike Lucke), digitally oriented didactics (Learning Lab of the University of Duisburg-Essen, Chair of Prof. Michael Kerres) and vocational qualification and further training in the skilled trades (ZWH e. V.). The project's application partner is Mercedes-Benz Ludwigsfelde GmbH, which focuses on training vehicle painters.

HandLeVR is funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF), funding code: 01PV18002A, duration: 01.01.2019 - 31.12.2021

The project is licensed under the MIT license and can be used as an Open Educational Resource.

The project results are divided into the following repositories:

Client (https://github.com/HandLeVR/client): The client contains the authoring tool, the training application and the reflection tool. The authoring tool allows you to create, edit, and delete users, groups, tasks, task collections, media, paints, and recordings, as well as assign tasks that can then be performed in the training application. Tasks can contain various sub-steps, such as multiple choice questions, estimation tasks, a spray sample, or a paint application. In the training application, assigned tasks can be performed in VR. It is also possible to use a trial mode in which different workpieces can be painted with different coats. During painting, various tools are available, such as a distance beam, distance marker or angle beam. In the trial mode, it is also possible to create a recording of a painting process, which can then be included in a task. The reflection tool allows to view paint jobs without a VR headset, which are recorded while performing tasks. This allows to reflect on them using various success criteria. The client was developed using Unity 2021.2.7f1.

Server (https://github.com/HandLeVR/server): The server is responsible for saving and sending data when requested. It is developed with Java and Spring Boot and provides different REST Webservices to request and save data. It is possible to use a dedicated server or a local instance.

Support Materials (https://github.com/HandLeVR/begleitmaterialien): This repository contains materials to support the use of the VR paint shop and the implementation of new learning tasks.

Spray Gun Materials (https://github.com/HandLeVR/lackierpistole): Included in this repository are 3D models as well as instructions for printing and assembling a replica of a real paint gun.

• Windows 10+
• a HMD (currently HTC Vive (Pro), Windows Mixed Reality and Quest (2) + Link are supported)
• Java 13+ (only if the server is used locally)
• GPU supporting DirectX 11/12 and Shader Model 5.0 (needed to calculate the running paint)

Under Releases an archive with the current versions of the applications can be downloaded. This allows the application to be used locally on a computer.

The server must first be started via the server.bat file. The Client can be started with the Client.exe. When starting the application for the first time, you can log in with the following data:

• Username: Ausbildungsmeister
• Password: passwort

The password must be changed afterwards. Then the authoring tool, the training application or the reflection tool can be started. Further configuration options for the applications can be found in the README of the authoring tool. The necessary steps for using a dedicated server are described in the README of the server.

The application uses OpenXR to access the connected VR headset. For this to work properly, the runtime environment used by OpenXR must be set. For SteamVR, for example, this can be done under Settings > Developer > Set SteamVR as OpenXR Runtime. For Oculus, the setting is located under Settings > General > OpenXR Runtime > Set Oculus as active.

config: Contains the configuration files for the server. See the README of the server for the needed configuration steps.

Files: Files managed by the local server.

Client.exe: Starts the client application. Allows to switch to the authoring tool, the training application or the reflection tool after logging in.

server.jar: An executable jar containing the server. Is used by the server.bat.

server.bat: Starts the server.

In the following we describe the steps needed to build all applications.

• Unity 2021.2.7f1
• Java JDK 13+
• Maven

1. Build the client with Unity 2021.2.7f1 (PC, Mac & Linux Standalone).
2. Build the server.
3. Rename the resulting Jar to server.jar.
4. Copy the Jar and the Files directory into the desired folder. The Files directory needs to be placed in the same folder as the Jar.
5. Create a config directory in the folder where the Jar is located and copy the application.properties into the config folder.
6. Configure the server (see server configuration) and the applications (see configuration authoring tool) if needed.