In ihrer Dissertation bearbeitet die Autorin die Konzeption technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme für die Instandhaltung und konkretisiert diese am Beispiel eines Hochspannungsleistungsschalters. Vorgelegt wird eine theoretische Fundierung für aktuelle und zukünftige Anforderungen im Bereich hochtechnologischer Produktions- und Instandhaltungsprozesse. Neue technologiebasierte Lern- und Assistenzsysteme bilden komplexe Prozessanforderungen ab und stellen Erfahrungswissen bereit. In neuen Lern- und Assistenzformen bestehen umfangreiche Potentiale für die Aus- und Weiterbildung, da sie die Anforderungen an Fachkräfte mit den Rahmenbedingungen von Industrie 4.0 und der demografischen Entwicklung verbinden.
Preisgekrönt: Dr.in Tina Haase wurde für ihre Dissertation mit dem gtw-Wissenschaftspreis 2018 ausgezeichnet. Mehr Informationen unter wbv.de/bai.
Tabella dei contenuti
Zusammenfassung
1 Motivation und Zielstellung
1.1 Motivation
1.2 Instandhaltung
1.3 Arbeitssysteme im Wandel: Industrie 4.0 und Auswirkungen auf die Arbeitsgestaltung
1.4 Zielstellung der Dissertation
1.5 Einordnung in einen Projektzusammenhang
1.6 Vorgehensweise
2 Theoretische Bezüge
2.1 Einleitung
2.2 Industrie 4.0 und die Auswirkung auf den Menschen
2.3 Instandhaltung
2.4 Lern- und Anreizsysteme in der Instandhaltung – ein Überblick
2.5 Didaktisch-methodisches Design
2.6 Zusammnfassung und Fazit
3 Erfahrungswissen in technologiebasierten Lern- und Assistenzsystemen
3.1 Einleitung
3.2 Pädagogisch-psychologische Betrachtung von Erfahrung
3.3 Explizieren von Erfahrungswissen – wissenschaftlicher Diskurs
3.4 Methoden zur Erhebung von Erfahrungswissen
3.5 Transfer von Erfahrungswissen im Seminar und im Arbeitsprozess
3.6 Zusammenfassung
4 Konzeption eines integrierten Lern- und Assistenzsystems
4.1 Einleitung
4.2 Anforderungen an ein Lernsystem
4.3 Anforderungen an ein produktionsintegrietes Assistenzsystem
4.4 Hardware
4.5 Medienauswahl
4.6 Didaktische Aufbereitung des Lern- und Assistenzsystems
4.7 Zusammenfassung
5 Realisierung des technologiebasierten Lern- und Assistenzsystems
5.1 Einleitung
5.2 Anforderungen
5.3 Datenbasis
5.4 Entwicklungswerkzeuge
5.5 Realisierung
5.6 Zusammenfassung
6 Einsatz und Evaluierung
6.1 Einleitung
6.2 Einsatz
6.3 Evaluierung
6.4 Zusammenfassung
7 Ergebnisse, Gestaltungshinweise und Ausblick
7.1 Ergebnisse
7.2 Gestaltungshinweise
7.3 Ausblick
Literaturverzeichnis
Anhang
Circa l’autore
Dr.in Tina Haase arbeitet am Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (Magdeburg) im Bereich der Mess- und Prüftechnik, Technologiefeld Lernen und Erfahrungstransfer.
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