Event: Mobile Learning Day 2009

Am morgigen 19. November veranstaltet die Fernuni Hagen mit Partnern von 8 bis 17 Uhr den Mobile Learning Day. Die Veranstaltung wird im Rahmen des vom BMBF geförderten Verbundprojektes “Mobile Learning – prozessbezogenes Informieren und Lernen in wechselnden Arbeitsumgebungen” organisiert, mit dem Ziel Experten und Interessenten aus Wissenschaft und Praxis zusammenzubringen und Erfahrungen mit mobilen Bildungsangeboten auszutauschen. Impulsvorträge von u.a. Prof. Dr. Nicola Döring (TU Ilmenau) und Dr. Matthias Kose (mobilinga GmbH) sollen einen ersten Überblick über bisherige Entwicklungen und kommende Trends. Anschließend geben Referenten im Rahmen von verschiedenen Vorträgen praxisnahe Einblicke in ihre Projekte und Angebote aus den universitären und beruflichen, aber auch internationalen Mobile Learning Umfeld. Die Veranstaltung umfasst darüber hinaus drei Workshops, die den Besuchern ermöglichen, sich mit bestimmten Teilaspekten des Mobile Learning in kleineren Gruppen intensiver auseinander zu setzen.
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iGreen – mobiles Wissen für die Landwirtschaft

Das Projekt iGreen will “grünes” Wissen mobil machen. Die lokale Bodenqualität auf den Feldern, der aktuelle Zustand der Pflanzen, der Schädlingsbefall, kurz- und langfristige Prognosen zu Niederschlagintensität und -menge, Sonnenscheindauer und Temperatur: Im Pflanzenbau stehen Landwirte und Lohnunternehmer ständig vor einer Reihe komplexer Entscheidungen zur Ertragsoptimierung und zum Umweltschutz. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Forschungsprogramms “IKT 2020 – Forschung für Innovation” bis Ende 2012 mit über 14 Millionen Euro gefördert.

Elektronische Helfer werden den Landwirt zu jeder Zeit und an jedem Ort beraten, beispielsweise direkt in der Landmaschinenkabine auf dem Feld, und ihn bei seiner wichtigsten Aufgabe unterstützen: Einer umweltschonenden und nachhaltigen Erzeugung qualitativ und quantitativ optimaler Erträge an Nahrungsmitteln und nachwachsenden Rohstoffen bei gleichzeitiger Erhaltung oder Verbesserung der Fruchtbarkeit der Anbauflächen. Weitere mögliche Anwendungsfelder für die Entscheidungsunterstützung durch iGreen liegen in den Bereichen Forstwirtschaft, Wasserwirtschaft, Städte- und Landschaftsbau sowie Umwelt- und Naturschutz.

Zu den Projektpartner von iGreen gehören u.a. CLAAS Selbstfahrende Erntemaschinen GmbH,
Competence Center, ISOBUS e.V. Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI, Projektleitung), Informationssystem Integrierte Pflanzenproduktion e.V. (ISIP), John Deere AMS Europe, Netbiscuits GmbH, SAP AG, T-Mobile (assoziierter Partner).

M-Learning für Jobnomaden: Unterwegs mit dem Smartphone lernen

Sich in Wartezeiten weiterbilden statt sich zu langweilen – das ist für viele Nutzer eines iPhone oder iPod touch täglich geschätzte Erfahrung. Wie aber beispielsweise Lkw-Fahrer eine Wartezeit strukturiert und sinnvoll für eine berufliche Qualifizierung nutzen könnten, ist eine der zahlreichen Fragestellungen des Forschungsprojekts “Mobile-Learning – prozessorientiertes Informieren und Lernen in wechselnden Arbeitsumgebungen”. M-Learning können zahlreiche Berufsgruppen wie z.B. Lkw-Fahrer oder Außendienst-Mitarbeiter nutzen, für die aufgrund ihrer Arbeitssituation konventionelle Qualifizierungsmethoden kaum infrage kommen.

Für dieses Vorhaben erhält die FernUniversität in Hagen vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fast 350.000 Euro. Insgesamt fördert das Ministerium das dreijährige Verbundprojekt, an dem u.a. auch die Daimler AG und die Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV) beteiligt sind, mit über einer Million Euro. Unter Leitung von Prof. Dr. Claudia de Witt, Lehrgebiet Bildungstheorie und Medienpädagogik der FernUniversität, übernimmt das Hagener Forscherteam das Projektmanagement, erarbeitet zusammen mit den Partnern die didaktischen Szenarien und evaluiert die Ergebnisse.

Ein anderes mögliches Szenario dreht sich um das Recherchieren und Verarbeiten von Informationen vor Ort, weit vom PC des Service-Mechanikers entfernt: Ein Mechaniker muss eine weit entfernte Maschine in einer großen Fabrikationsanlage warten. Dort stellt er fest, dass ihm wichtige Unterlagen fehlen. Statt nun zurück zu seinem PC zu gehen sieht das Lernszenario vor, dass er sein mit seinem mobilen Endgerät die Informationen direkt vor Ort abruft.
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Smartphones als Datenquelle für das Verkehrsmanagement

Wem sagen wir das: Smartphones haben sich weltweit zu einem ständigen Begleiter vieler Menschen entwickelt. Das Verbundprojekt Do-iT (Datenoptimierung für integrierte Telematik) macht sich dies zunutze. Im Autobahnviereck Mannheim-Heilbronn-Karlsruhe-Stuttgart wurde getestet, ob sich diese “mobilen Sensoren” dazu eignen, die Straßenverkehrslage optimal zu erfassen. Mit an dem Projekt beteiligt sind Wissenschaftler des Lehrstuhls für Verkehrsplanung und Verkehrstechnik und des Instituts für Anwendungen der Geodäsie im Bauwesen der Uni Stuttgart.
Warum soll man mit den Millionen Mobiltelefonen im deutschen Markt nicht auch den Verkehr erfassen können? In rund 60 Prozent der Fahrzeuge fährt heute schon ein Mobilfunktelefon mit, mithin ein mobiler Sensor. Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojekts Do-iT wurden von Juli 2008 bis März 2009 im Autobahnviereck Mannheim-Heilbronn-Karlsruhe-Stuttgart sowie auf Umleitungsstrecken und Teilen des Hauptstraßennetzes der Städte Karlsruhe und Stuttgart die Verkehrsdaten aller Teilnehmer des Netzbetreibers T-Mobile genutzt, die telefonierten oder ihre Mobiltelefone zumindest eingeschaltet hatten. Unter den anonymisierten Daten, die keinen Rückschluss auf einzelne Handynummern zulassen, galt es, die Daten der aktiven Verkehrsteilnehmer zu extrahieren, diese den Fortbewegungsmitteln Auto, Bus oder Zug zuzuordnen und deren Position mittels sogenannter Map-Matching-Algorithmen auf eine digitale Karte zu projizieren.
Die zu klärenden Fragen waren: Eignen sich die sogenannten Floating Phone Data zur Verkehrslageerfassung und -prognose? Kann die Routenwahl der Verkehrsteilnehmer erkannt werden? Und lassen sich aus den Mobilfunkdaten Ausgangs- und Endposition der Verkehrsteilnehmer so bestimmen, um daraus Instrumente für die Netzsteuerung und für Planungszwecke ableiten zu können? Noch ist die Datenauswertung nicht abgeschlossen, klar ist aber schon: In den Floating Phone Data schlummert das Potenzial, in naher Zukunft die Vollerfassung der aktuellen Verkehrsdaten in allen relevanten Straßennetzen zu ermöglichen – das Verkehrsmanagement würde auf ein neues Qualitätsniveau gehoben.
Professor Markus Friedrich, der Leiter des Lehrstuhls für Verkehrsplanung und Verkehrstechnik der Uni Stuttgart, spricht von “extrem spannenden Ergebnissen”. Mittels der Floating Phone Data ist es den Wissenschaftlern erstmals gelungen, die Routenwahl der Verkehrsteilnehmer und deren tatsächliches Fahrverhalten zu erfassen. Besonders interessant ist dies für die Planung des Verkehrswegenetzes, bei der bislang nur auf statistische Verkehrsmodelle zurückgegriffen werden konnte. Und schließlich ermöglichen es die Floating Phone Data auch, auf Straßen mit einem ausreichenden Anteil an “Fernverkehr” (Fahrtweite über 20 Kilometer), die Verkehrslage zu erfassen und Staus zu erkennen.
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