TrainAR: Ein Augmented Reality Training Autorensystem

dc.contributor.author	Blattgerste, Jonas
dc.contributor.author	Pfeiffer, Thies
dc.contributor.editor	Söbke, Heinrich
dc.contributor.editor	Zender, Raphael
dc.date.accessioned	2022-09-13T05:11:08Z
dc.date.available	2022-09-13T05:11:08Z
dc.date.issued	2022
dc.identifier.issn	1617-5468
dc.identifier.uri	http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39383
dc.description.abstract	Dieser Beitrag beschreibt TrainAR, ein kostenloses Open-Source-Autorensystem mit dem prozedurale Smartphone-basierte Augmented-Reality-Trainings (AR-Trainings) mittels 3D-Scanning und visueller Programmierung erstellt werden können. Es soll Fachexperten befähigen, eigenständig interaktive AR-Trainings zu entwickeln und einzusetzen. TrainAR wurde bereits in mehreren Forschungsprojekten und aktiv in der Lehre an der Hochschule Emden/Leer eingesetzt, um AR-Trainings zu verwirklichen. Nach der Veröffentlichung, Entwicklung mehrerer Trainings und ersten Evaluationsergebnissen wird TrainAR zurzeit systematisch evaluiert.	de
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartof	Wettbewerbsband AVRiL 2022
dc.relation.ispartofseries	Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-267
dc.subject	Augmented Reality
dc.subject	Autoren
dc.subject	Erstellung
dc.subject	Entwicklung
dc.subject	Toolkit
dc.subject	Werkzeug
dc.title	TrainAR: Ein Augmented Reality Training Autorensystem	de
dc.type	Text/Conference Paper
dc.pubPlace	Bonn
mci.reference.pages	40-45
dc.identifier.doi	10.18420/avril2022_06