GigapixelTutor
Interaktives und integriertes Online-Lernen mit Gigapixel Bildern

GigapixelTutor

Förderjahr 2022 / Projekt Call #17 / ProjectID: 6384

Wir — Christoph Rinner und Philipp Tschandl — sind Lehrende an der Medizinischen Universität Wien und forschen seit Jahren gemeinsam an der Entwicklung neuer digitaler Web-, Daten- und KI-basierter Lösungen für die medizinische Praxis und Lehre und betreiben die Lehrplattform Dermonaut.com. 

Das Projekt ist für Studierende und Lehrende, die mit Gigapixel-Bildern mit einer Größe von z.T. mehreren Gigabyte arbeiten, interessant. Die Verwendung solcher Bilder umfasst viele Fachrichtungen wie Kunstgeschichte, Astronomie, Städteplanung, Geografie, aber auch die Medizin.

In der Pathologie werden z.B. Präparate in virtuellen Mikroskopen als Gigapixel-Bilder statisch zur Verfügung gestellt. In der Pandemie hat sich die Lehre z.T. auf Lehrplattformen wie Moodle verlagert. Neue innovative Lehrmethoden wie das "Inverted Classroom Model" zeigen die Vorteile eines selbstgesteuerten Lernens (Individualphase) in Kombination mit Präsenzlernphasen auf. Um innovative Lehre mit Gigapixel-Bildern online umzusetzen, mangelt es an Interaktivität, die z.B. beim Arbeiten am Mikroskop mit Glasobjektträgern im Präsenzunterricht gegeben ist. Ziel ist es, diese Inhalte interaktiv in Moodle anzubieten. Ausgangspunkt sind Gigapixel-Bilder (z.B. digitalisierte Objektträger, Aufnahmen von Kunstwerken, Landkarten). Diese können mit existierenden OpenSource-Tools schon statisch online eingebunden werden.

Wir erstellen ein Moodle-Plugin, um einfach Annotationen, Audio- und Videobeschreibungen zum Gigapixel-Bild hinzuzufügen und ermöglichen es mehreren Nutzern gemeinsam in diesem zu navigieren.

Uni | FH [Universität]

Medizinische Universität Wien
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