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In einer Vorlesung nicht abgehängt zu werden und die vielen Ergebnisse strukturiert zu sichern, ist für Studienanfänger eine große Herausforderung. Mitschriebe sind sehr oft unvollständig, unstrukturiert oder „zerfläddert“. Mitschreib-Marathon und Mitdenken schließen sich bei vielen aus. Auch aktivierende Lehrmethoden, Medienwechsel, Lehrvideos führen oft dazu, dass eine strukturierte Sicherung der Inhalte des Lehrgesprächs noch erschwert wird.
Es wird ein Best Practice Beispiel gezeigt, Mathematik-Vorlesungen über ein Tablet-basiertes Mitmach-Skript zu gestalten. Dieses dient als Schrittmacher zwischen Input- und Verarbeitungsphasen und unterstützt die strukturierte Verschriftlichung, indem es Vorteile von Tafel, PPT und klassischem Skript vereint. Traditionelle Methoden werden mit technologischen Möglichkeiten kombiniert, um die angesprochenen Herausforderungen bewusster im Lehrstil zu berücksichtigen. Verbindungen zu Virtual Classroom und Video-gestützter Lehre werden aufgezeigt.
Optische Navigationssysteme weisen bisher eine eindeutige Trennung zwischen nachverfolgendem Gerät (Tool Tracker) und nachverfolgten Geräten (Tracked Tools) auf. In dieser Arbeit wird ein neues Konzept vorgestellt, dass diese Trennung aufhebt: Jedes Tracked Tool ist gleichzeitig auch Tool Tracker und besteht aus Marker-LEDs sowie mindestens einer Kamera, mit deren Hilfe andere Tracker in Lage und Orientierung nachverfolgt werden können. Bei Verwendung von nur einer Kamera geschieht dies mittels Pose Estimation, ab zwei Kameras werden die Marker-LEDs trianguliert. Diese Arbeit beinhaltet die Vorstellung des neuen Peer-To-Peer-Tracking-Konzepts, einen sehr schnellen Pose-Estimation-Algorithmus für beliebig viele Marker sowie die Klärung der Frage, ob die mit Pose Estimation erreichbare Genauigkeit vergleichbar mit der eines Stereo-Kamera-Systems ist und den Anforderungen an die chirurgische Navigation gerecht wird.