Im Wintersemester 2026/27 wird die Ringvorlesung Virtuelle Bildung, reale Welten? weitergeführt. Auch in diesem Semester wird in spannenden Vorträge zum Einsatz von XR in der universitären Lehre sowie in ausgewählten Forschungsschwerpunkte berichtet.
Dr. Miriam Mulders (20.10.2026)
Teaching in Immersive Futures: KI-gestützte XR-Dialoge für professionelle Handlungssituationen
Der Vortrag gibt einen Einblick in aktuelle Entwicklungen an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz (KI), Extended Reality (XR) und Hochschulbildung. Im Fokus stehen immersive Trainings- und Dialogszenarien, in denen Lernende sich in komplexen kommunikativen Handlungssituationen erproben können. Anhand aktueller Forschungs- und Praxisbeispiele werden didaktische Potenziale, empirische Befunde sowie Herausforderungen solcher Umgebungen diskutiert. Der Vortrag dient zugleich als öffentlicher Impuls für das Fellowship und eröffnet Perspektiven auf zukünftige Formen professioneller Handlungstrainings in Hochschule und Schule.
Prof. Dr. Oliver Bodensiek (10.11.2026)
Von XR-Anwendungen zu wirksamen immersiven Lernumgebungen – Layered Scaffolding und adaptive Lernunterstützung
Immersive Technologien wirken nicht allein aufgrund ihrer technologischen Faktoren auf Lernen. Ihre Potenziale entfalten sich über psychologische Affordanzen wie Präsenz und Handlungsfähigkeit sowie über kognitiv-affektive Prozesse wie Motivation, Selbstwirksamkeit, kognitive Belastung oder Selbstregulation. Diese Prozesse werden jedoch nicht nur durch die XR-Anwendung selbst geprägt, sondern auch durch deren didaktische Einbettung und die Gestaltung der Lernunterstützung. Der Vortrag geht daher der Frage nach, wie aus einzelnen XR-Anwendungen wirksame immersive Lernumgebungen entstehen. Diese werden als didaktisch orchestrierte Lernarrangements verstanden, in denen vorbereitende, immersive, praktische und reflexive Phasen unterschiedliche Funktionen übernehmen. Auf Grundlage von Erkenntnissen zu kognitiver Belastung, multimedialem Lernen und Scaffolding wird betrachtet, wie Lernende innerhalb und zwischen diesen Phasen unterstützt werden können.
Im Mittelpunkt steht das Prinzip des mehrschichtigen Scaffoldings: Unterstützungsmaßnahmen werden nicht als isolierte Funktionen, sondern als aufeinander bezogene räumliche, prozessbezogene, kognitive und reflexive Gestaltungselemente verstanden. Sie können über den Lernprozess hinweg aufgebaut, angepasst und schrittweise zurückgenommen werden. Darauf aufbauend wird diskutiert, wie Lernunterstützung stärker an Situationen und individuelle Bedarfe angepasst werden kann. Prozess- und Interaktionsdaten, Blickbewegungserfassung sowie psychophysiologische Marker können Hinweise auf kognitiv-affektive Zustände liefern, müssen jedoch multimodal und kontextbezogen interpretiert werden. Anhand von Beispielen aus naturwissenschaftlich-technischen und beruflichen Lernkontexten werden Potenziale und Grenzen didaktisch eingebetteter und adaptiv unterstützter immersiver Lernumgebungen aufgezeigt.
Hendrik Peeters (08.12.2026)
Zwischen Beobachtung & Modell: Augmented Reality beim Experimentieren im Chemieunterricht
Chemische Phänomene werden zwar auf der makroskopischen Ebene beobachtet, ihre Erklärung erfordert jedoch den Rückgriff auf Modelle der submikroskopischen Ebene. Lernende haben häufig Schwierigkeiten, diese Repräsentationsebenen miteinander zu verknüpfen. Augmented Reality (AR) bietet hier ein besonderes Potenzial: Submikroskopische Modelle können räumlich und zeitlich unmittelbar mit dem realen Experiment überlagert und so Beobachtung und modellbasierte Deutung einander angenähert werden.
Der Beitrag gibt Einblick in ein Promotionsprojekt, das untersucht, wie AR diese Verknüpfung beim Experimentieren im Chemieunterricht beeinflusst. Hierzu wurde die AR-App CLEAR (Chemical Laboratory Experiments with Augmented Reality) entwickelt, die Modelle der submikroskopischen Ebene parallel zu ausgewählten Experimenten darstellt. In einer ersten vergleichenden Interventionsstudie mit Schüler*innen der Oberstufe wurde der Effekt dieses Ansatzes auf die Entwicklung von Fachwissen und kognitiver Belastung untersucht. Ergänzende Analysen der von den Lernenden erstellten Erklärungen richten den Blick darauf, wie makroskopische Beobachtungen und submikroskopische Modelle in den Erklärungsprozessen miteinander verknüpft wurden. Darauf aufbauend untersuchte eine zweite Studie mit Lernenden der Mittelstufe, inwiefern die AR-gestützte Lernumgebung durch gezielte Prompts in Form unterstützender Hinweise didaktisch angereichert werden kann.
In der Vorlesung wird auf Grundlage beider Studien diskutiert, inwiefern AR eine Brücke zwischen den Repräsentationsebenen beim chemischen Experimentieren bilden kann. Neben den empirischen Studien wird die App CLEAR als konkrete AR-Lernumgebung vorgestellt und hinsichtlich ihrer Gestaltung sowie ihrer Chancen und Herausforderungen für den Einsatz im Chemieunterricht diskutiert.
Prof. Dr. Julia Waldeyer & Dorian Thomsen (12.01.2027)
Cognitive Load and its Impact on Learning in Extended Reality: Different Measures, Same Load?