Multimodales immersives Lernen mit künstlicher Intelligenz für psychomotorische Fähigkeiten; Teilvorhabenbezeichnung: Sensor Integration und Datenfusion

Abstract

MILKI-PSY hat zum Ziel, Künstliche Intelligenz (KI)-gestützte, datenintensive, multimodale, immersive Lernumgebungen für das selbständige Erlernen psychomotorischer Fähigkeiten zu schaffen. Dabei entsteht ein domänenübergreifender Ansatz, der es ermöglicht, die Tätigkeiten von Experten multimodal aufzuzeichnen und diese Aufzeichnungen als Blaupausen für Lernende zu verwenden. Mit Hilfe KI-gestützter Analysen soll dabei der Lernfortschritt durch automatisierte Fehlererkennung und generiertes, individuelles Feedback unterstützt werden. So entstehen ganzheitliche, innovative Lernumgebungen für das Erlernen psychomotorischer Fähigkeiten, in denen personalisierte, KI-gestützte Lernunterstützung individuelle Lernprozesse auf Basis komplexer Datenanalysen ermöglicht. Das Ziel des DIPF fokussiert sich auf die Sensorintegration und Datenfusion (Arbeitspaket 3). Unser Schwerpunkt lag auf der Forschung und Entwicklung einer Sensordaten-Infrastruktur, die wichtige Leistungsmerkmale von Lehrenden und Lernenden erfassen kann, um Anleitung und Feedback zu geben, die zum Trainieren und Entwickeln ihrer psychomotorischen Fähigkeiten erforderlich sind.