004 Informatik
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Der Schlaganfall ist die relevanteste Ursache bleibender Behinderungen im Erwachsenenalter. Eine häufige Beeinträchtigung der Patienten ist insbesondere die Lähmung eines Arms. Um die Funktion desselben wieder teilweise zurückzuerlangen, müssen Betroffene auch zu Hause regelmäßige Rehabilitationsübungen ausführen. Allerdings empfinden sie diese als langweilig und verlieren schnell die Motivation daran.
Gamification, also die Nutzung von Spielelementen in einem nicht-spielerischen Kontext, kann nachweislich dabei helfen, profane Aufgaben aufzuwerten und langfristige Verhaltensänderungen zu forcieren. Um bestmöglich zu funktionieren muss die Gamification sich an die jeweilige Zielgruppe, deren Vorlieben und Bedürfnisse anpassen. Bei der Zielgruppe der Schlaganfallbetroffenen handelt es sich um ältere Menschen, die körperlich eingeschränkt sind, ein geringes Technikverständnis haben, denen soziale Kontakte wichtig sind, die sich jedoch durch kompetitive Handlungen schnell demotiviert fühlen.
Soziale Mechaniken sind vielversprechende Motivationsmechanismen, die allerdings bisher nur wenig Anwendung in der Gamification finden. Für die gegebene Zielgruppe haben sie eine noch höhere Relevanz und eignen sich daher gut, sofern auf kompetitive Elemente verzichtet wird. Reziproke Handlungen wie das Senden und Empfangen von Geschenken und Nachrichten konnten in dieser Arbeit als geeignete Motivatoren herausgearbeitet werden.
Dafür wurden eine Literaturrecherche zur Funktionsweise der Gamification und eine Zielgruppenanalyse durchgeführt, mögliche Mechaniken anhand von Beispielen betrachtet und frühe Konzepte mit Experten der Gamification evaluiert. Auf Basis der erlangten Erkenntnisse konnte die bestehende gamifizierte Rehabilitationsanwendung “Subliminal Home Rehab” um neue, motivierende Mechaniken erweitert werden, die von Repräsentanten der Zielgruppe positiv validiert wurden.
Der Traum von adaptiven und personalisierten Computerlernsystemen, welche die Lehrkräfte von langweiligen und mühseligen Arbeiten befreien sollen, beschäftigt die Forschung schon seit den 1920er Jahren. Jüngste Bemühungen setzen sich vor allem mit dem Personalisieren von Lernpfaden auseinander. Das Ziel dieser Bachelorthesis ist die Implementation einer adaptiven Erweiterung in ein bestehendes Lernmanagementsystem namens "Schule 4.0", sodass dadurch individueller auf die Bedürfnisse des Lernenden eingegangen werden kann. Hierfür wird ein Überblick über das Themenfeld des adaptiven Lernens gegeben, sowie die Verfahren und Funktionsweise adaptiver Lernsysteme erklärt. Weiter werden Verfahren zur Generierung von adaptiven Lernpfaden vorgestellt und der "State of the Art" von Lernpfade Editoren untersucht. Basierend auf diesen Erkenntnissen wird ein Konzept für einen grafischen Lernpfade Editor zum Erstellen adaptiver Lernpfade erstellt und systematisch mit Vorgehensmodellen aus dem Software Engineering in das bestehende System implementiert. Mithilfe der Implementation werden Beispielszenarien konstruiert und durch Experten der Pädagogik in einer Fokusgruppe evaluiert. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein grafischer Lernpfade Editor für "Schule 4.0", welcher in vielen Szenarien pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden kann.
Virtual-reality (VR) is an immersive technology with a growing market and many applications for gesture recognition. This thesis presents a VR gesture recognition method using signal processing techniques. The core concept is based on the comparison of motion features in the form of signals between a runtime recording of users and a possible gesture set. This comparison yields a similarity score through which the most similar gesture can be recognized by a continuous recognition system. Some selected comparison methods are presented, evaluated and discussed. An example implementation is demonstrated. However, due to an introduced layer model parts of the method and its implementation are interchangeable.
Similar or even better performance is achieved compared to other related work. The comparison method Dynamic Time Warping (DTW) reaches an average positive recognitions rate of 98.18% with acceptable real-time application performance. Additionally, the method comes with some benefits: position and direction of users is irrelevant, body proportions have no significant negative impact on recognition rates, faster and slower gesture executions are possible, no user inputs are needed to communicate gesture start and end (continuous recognition), also continuous gestures can be recognized, and the recognition is fast enough to trigger gesture specific events already during the execution.