Vision Teachlets – Webbasierte Visualisierung von Algorithmen aus Photogrammetrie und Bildanalyse

Ziel des Praxisbeispiels ist es, mit Hilfe von Vision Teachlets komplexe photogrammetrische Algorithmen zu veranschaulichen und damit dem Nutzer auf intuitive Weise verständlich zu machen.
Erstellt am 12.12.2018

Eckdaten

Kann Lösungsansätze für folgende Problemstellungen der Lehre bieten:

  • Hohe Komplexität der Lerninhalte
  • Geringe Lernmotivation

Nutzt folgende Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses:

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)
Adaptivität: 2 (trifft eher nicht zu)
Synchronizität: 2 (trifft eher nicht zu)
Selbststeuerung: 4 (trifft eher zu)

Eignet sich für folgende Virtualisierungsgrade:

  • Anreicherung

Der Nutzer soll die Wirkweise der photogrammetrischen Algorithmen experimentell verstehen lernen, indem er Steuerparameter in einem webbasierten Nutzerdialog selbst festlegt. Er soll außerdem die Möglichkeit haben, die Algorithmen anhand eigener Daten (z.B. digitale Bilder), die an das Teachlet übergeben werden, zu erproben. Ergebnisse und Verarbeitungsschritte der Algorithmen sollen visuell dargestellt werden und ggf. dem Nutzer zum Download zur Verfügung gestellt werden können. Die Teachlets sollen durch Erläuterungen in Textform und Literaturhinweise ergänzt werden. Ein Diskussionsforum, über das sich die Nutzer untereinander austauschen oder in Kontakt zu den Lehrenden treten können, soll die Arbeit in Lerngruppen unterstützen.

Die Entwicklung der Vision Teachlets erfolgt entweder in Java oder Flash. Der Einsatz der Lernmodule ist als Ergänzung zu Lehrveranstaltungen im Fach Photogrammetrie (für Geodäten, Kartographen und Informatiker) und zum Selbststudium geplant. Erste noch rudimentäre Beispiele sind bereits auf der Webseite des Instituts zu finden. Die Integration der entwickelten Lernmodule in die Lernplattform OPAL soll im Rahmen des Projektes validiert und schrittweise realisiert werden. Darüber hinaus ist in Kooperation mit der Professur für Geoinformationssysteme eine Erweiterung der Sammlung von Vision Teachlets zur Ergänzung von Lehrveranstaltungen verwandter Bereiche vorgesehen.

Medieneigenschaften zur Unterstützung des Lernprozesses

Interaktivität: 5 (trifft vollkommen zu)

Die Verwendung eigener Bilddaten bzw. Messdaten ist möglich, die Abfrage von Steuerparameter erfolgt über Dialogfelder, grafische Visualisierung der Ergebnisse und Ausgabemöglichkeit

Adaptivität: 2 (trifft eher nicht zu)

Synchronizität: 2 (trifft eher nicht zu)

Selbststeuerung: 4 (trifft eher zu)

Lösungsansätze für Problemstellungen der Lehre

Für die folgenden Problemstellungen kann das Praxisbeispiel Lösungsansätze bieten:

  • Hohe Komplexität der Lerninhalte:
    Visualisierung und Animation von komplexen Algorithmen, die ansonsten eher in Textform oder mathematisch beschrieben werden
  • Geringe Lernmotivation:
    Visualisierung und interaktive Steuerbarkeit

Virtualisierungsgrad

Der Virtualisierungsgrad beschreibt das Verhältnis zwischen Präsenz- und virtuellen Phasen. Das Praxisbeispiel unterstützt die folgenden Virtualisierungsgrade:

  • Anreicherung

Ressourcen

Soft- und Hardware

  • Java, Adobe Flash

Weitere Informationen zum Praxisbeispiel

Kontakt

Sie möchten mehr über das Praxisbeispiel erfahren? Hier können Sie Kontakt zu den Autorinnen und Autoren aufnehmen:

Dr.-Ing. Danilo Schneider
TU Dresden, Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung
D- 01069 Dresden
Mail: danilo.schneider[at]tu-dresden.de
Home: https://tu-dresden.de/bu/umwelt/geo/ipf/photogrammetrie/

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