Stammdaten

Virtual Learning (Verkehrssicherheitsmodul)
Beschreibung:

 Im ersten Schritt erarbeiten wir ein Verkehrssicherheitsmodul für FahrschülerInnen. Die Auszubildenden durchlaufen im geschützten Rahmen via 3D- Animationen bzw. der Virtual Reality- Technologie verschiedene Gefahrensituationen, welche im klassischen Ausbildungsverfahren, maximal in der Theorie, angeschnitten werden. Realitätsnah wird hierbei, teilweise unter Zeitdruck, eine Entscheidung gefordert, die entsprechende Konsequenzen nach sich zieht. Mittels eines Avatars wird der/die NutzerIn Situationsgerecht durch die Gefahrensituation begleitet. Dieser gibt Tipps und Strategien zur Bewältigung, wodurch gezielt Coping-Strategien erlernt und verinnerlicht werden können. Lösungsstrategien für potenzielle Gefahren, die in der Praxis selten bzw. nur in Ausnahmesituationen vorkommen, werden trainiert. Weiters findet eine Sensibilisierung für Gefahr im Straßenverkehr statt, die anfänglich nicht als solche wahrgenommen wird. Von einem glimpflichen Ausgang bis zum „Worst Case“, einem Unfall sind realitätsgetreue Ausgangszenarien die Conclusio. Weiters   werden   die FahrschülerInnen   mit   Reizen   überflutet,   um   den Filterungsprozess zu trainieren und unwichtige Informationen wie Werbung im Straßenverkehr auszublenden. Außerdem schaffen wir ein Bewusstsein der   unterschiedlichen   Relevanzen   im   Straßenverkehr;   das   Missachten eines   ‚Vorsicht   Wildwechsel‘-   Verkehrsschildes   kann   gröbere Konsequenzen als das Missachten eines ‚Halteverbotes‘ nach sich ziehen.

 

Schlagworte: Virtual Reality, 3D- Simulation, Verkehrserziehung, Computeranwendung für Bildungszwecke, interaktive Computersoftware, Eye- Tracking, Datenverarbeitung
Kurztitel: REOVOLTY / Virtual Learning
Zeitraum: 01.10.2020 - 30.06.2021
Kontakt-Email: -
Homepage: -

MitarbeiterInnen

Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Angewandte Forschung
Sachgebiete
  • 201305 - Verkehrstechnik
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
  • Humans in the Digital Age
Genderrelevanz 50%
Projektfokus
  • Science to Public (Qualitätsindikator: III)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Transportation Informatics Group

Finanzierung

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt