Augmented Reality (AR) hat das Potenzial, effektives Lernen in informellen und nicht-formalen Lernumgebungen zu unterstützen, nicht nur in der Schule oder Hochschule und auch in der beruflichen Bildung. Vor allem in der Bauindustrie und in der Eventbranche werden Schulungen zum Schutz der Mitarbeiter am Arbeitsplatz benötigt. Ein zentrales Problem hierbei ist, welche Elemente berücksichtigt werden müssen (d.h. Lehr- und Lernelemente, Designelemente usw.), wenn effektive Lernanwendungen entwickelt werden. Wie können nun solche Anwendungen die verantwortliche Personen am Arbeitsplatz unterstützen, damit sichergestellt werden kann, dass jeder Mitarbeiter in Sicherheitsfragen geschult wurde und die Schlüsselelemente des Trainings verstanden hat, somit die Fähigkeit hat, sich entsprechend den Anweisungen zu verhalten.

Hier kommt Learning Analytics (LA) zum Einsatz. LA bietet verschiedene Werkzeuge und Konzepte zur Unterstützung des Lernens, insbesondere für Menschen, die an Lernprozessen beteiligt sind (Trainer, Auszubildender, Evaluator). Das Projekt zielt darauf ab, ein Framework auf der Grundlage von LA-Erkenntnissen zu schaffen, um Elemente in AR-Lernanwendungen zu implementieren, die Lernende und Trainer in ihren Lehr- und Lernprozessen zu einer höheren Effizienz und Effektivität unterstützen. So finden Elemente aus LA wie Funktionen und Integration von analytischen Elementen Anwendung, um Feedback zur Handhabung und Benutzerfreundlichkeit der Apps sowie Maßnahmen zur Lernleistung zu erhalten. In verschiedenen Testreihen werden Pilotanwendungen für spezifische Trainingsbereiche z.B. im Facility Management, Building / Construction und in der Eventbranche entwickelt und getestet. Aus den Ergebnissen und Erkenntnissen sollten Schlüsselfragen beantwortet werden, wie z.B. AR und LA in professionellen Trainingsanwendungen verwendet werden können, um effektivere Lernerfahrungen für Lernende auf ihrem individuellen Weg und Tempo zu schaffen. Darüber hinaus werden Daten bezogene Analysen angewendet, abgeleitet aus "Big-Data-Analysemethoden" und in Anwendung innerhalb kleiner Arbeitsumgebungen, spezifische Methoden entwickelt um Wissen aus etablierten, großen Lernumgebungen abzuleiten.

Ein konkretes, wünschenswertes Ergebnis wäre es, Empfehlungen zu geben, wie die Transparenz von Lerndienstleistungen im Verständnis von Lernergebnissen mit Hilfe von LA und AR dargestellt werden kann, um die Verantwortung für Arbeitgeber abzudeckn, nicht nur die Möglichkeit zur Teilnahme anzubieten Sicherheitsanweisungen (Verbrauch), sondern auch dafür sorgen, dass sich die Mitarbeiter angemessen verstanden haben und sich angemessen verhalten werden. In einer ersten Entwicklung eines generischen Frameworks werden aktuelle Forschungsergebnisse und deren Leitfragen einbezogen, auch um das Framework als Softwareanwendung zu entwickeln. In einem zweiten Schritt wird ein erster funktionaler Prototyp der AR-Lernanwendung für Analyse- und Auswertungszwecke entwickelt, der dann - nach dem Design-Science-Ansatz - in verschiedenen Iterationen in Feldexperimenten an Arbeitsplätzen eingesetzt wird. Ziel des Projekts ist es schließlich, eine vollständige Schulung und Bewertung auf der Grundlage von AR-Lernanwendungen und der Nutzung von LA-Tools und -Maßnahmen zu unterstützen.

Das Konsortium führender europäischer Wissenschaftler aus den Bereichen LA und AR strebt eine strategische Partnerschaft mit Berufsbildungspartnern an, in der die Konzeptualisierung der Themen LA und AR im Bereich der beruflichen Bildung, insbesondere in informellen Lernumgebungen, Anwendung finden und direkt an den Arbeitsplätzen eingesetzt werden soll. Da ein Ergebnis auch einen Beitrag für die Forschungsgemeinschaft enthalten soll, sollen neue Möglichkeiten am Arbeitsplatz und auch für LA und AR entwickelt werden, um einen Mehrwert für aktuelle Fragen der Berufsbildung zu bieten.