Akzeptanz und Wahrnehmung von Smartphone-basierter Virtual Reality am Beispiel eines Edutainment Spiels

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung, Forschungsfrage und persönliche Motivation
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Edutainment
2.2 Virtual Reality
2.2.1 Definition
2.2.2 Smartphone-basierte Virtual Reality
2.3 Modellbildung
2.3.1 Technology Acceptance Model
2.3.2 Personal Innovativeness
2.3.3 Perceived Enjoyment

3 Wissenschaftliche Herangehensweise
3.1 Experiment
3.2 Fragebogen
3.3 Quantitative Auswertung
3.3.1 Datenbereinigung
3.3.2 Stichprobe und Demographie
3.3.3 Sehhilfe
3.3.4 Erreichte Punktzahl
3.3.5 Erinnerungsvermögen
3.3.6 Personal Innovativeness (PI)
3.3.7 Perceived Enjoyment (PE)
3.3.8 Perceived Ease of Use (PEOU)
3.3.9 Perceived Usefulness (PU)
3.3.10 Intention to Use (ITU)
3.3.11 Zusammenfassung der Konstrukte
3.3.12 Korrelationen
3.3.13 Hypothesen

4 Zusammenfassung und Beantwortung der Forschungsfrage

5 Methodenkritik

6 Ausblick und weitere Forschung

Literaturverzeichnis

Eidesstattliche Erklärung

Anhang

Kurzfassung

Diese Arbeit befasst sich mit der Akzeptanz und Wahrnehmung von Smartphone-basierter Virtueller Realität und inwiefern diese Technologie bereit ist im Bildungsbereich eingesetzt zu werden. In der Vergangenheit waren für das Erleben von virtuellen Umgebungen teure Anzeigegeräte notwendig, die mit dicken Kabelsträngen an leistungsstarke Computer angeschlossen sind. Der technologische Fortschritt und die daraus resultierende Miniaturisierung haben zu einer Leistungsexplosion bei gleichzeitig drastisch gesunkenen Preisen geführt. Dieser Umstand ermöglicht es, ein handelsübliches Smartphone in einer preisgünstigen Papphalterung als Virtual Reality-Brille zu nutzen und damit neue Einsatzszenarien zu erschließen. Derzeit dient Smartphone-basierte Virtual Reality hauptsächlich als Demonstrations- und Forschungsobjekt, weshalb sich der Autor die Frage gestellt hat, inwiefern diese vielversprechende Technologie in Zukunft als Hilfsmittel im Unterricht oder zum Lernen eingesetzt werden könnte. Um diese Fragestellung zu beantworten wurde das Technology Acceptance Model erweitert und anschließend ein Experiment mit 100 Probanden und Probandinnen durchgeführt. Alle Testpersonen spielten hierfür unter kontrollierten Bedingungen das Edutainment-Spiel InMind VR und beantworteten anschließend einen Fragebogen, in dem persönliche Einstellungen und Wahrnehmungen empirisch erfasst wurden. Die quantitative Auswertung ergab, dass die große Mehrheit das Spiel und die verwendete Virtual Reality Brille als angenehm und interessant zu benutzen empfindet. Einen nutzbringenden Einsatz im Unterricht oder beim Lernen können sich 60% der Teilnehmer und Teilnehmerinnen vorstellen, obwohl die meisten Befragten das verwendete Spiel selbst als wenig lehrreich beschreiben und der Spielanteil den Lehranteil überwiegt. Es wurde eine moderate Korrelation zwischen der subjektiven Bedienfreundlichkeit und der antizipierten Benutzungsabsicht festgestellt. Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass diese kostengünstige Technologie schon heute als Hilfsmittel verwendet werden kann, es aber noch an Inhalten für ernsthaften Unterricht mangelt

Abstract

Measuring the acceptance and perception of smartphone-based virtual reality and to what extent this technology could be used for educational purposes are the topics of this thesis. Virtual reality describes the immersion in a completely virtual world through a head-mounted display. In the past, these devices were prohibitively expensive and connected to powerful computers by thick cables that rendered the synthetic world. Thanks to technological progress and the resulting miniaturization we have seen an explosion in computing power with concurrent price drop. This development leads to the situation where we can now use our smartphone in combination with a cheap cardboard mountings to experience immersive virtual reality which opens up numerous new research areas and usage scenarios. In the year 2015 smartphone-based virtual reality is mainly used as a demonstration or a research platform, which is missing meaningful content. The question arises: To what extent can this promising technology be used as a helpful tool for teaching and learning? The Technology Acceptance Model developed by Davis was adapted to answer this question through a combination of an experiment with 100 subjects and a subsequent questionnaire. Under controlled parameters the subjects played the edutainment game InMind VR and answered questions regarding their attitude and perceptions which were analyzed empirically. The quantitative analysis showed that most persons perceived the game as enjoyable and interesting. The majority of 60% thought that the technology could be used in a way beneficial for education despite the fact that most participants described the game as not instructive. A moderate correlation between ease of use and the anticipated intention to use was ascertained. To conclude the findings one can say that this inexpensive technology is ready for introductory use but lacks appropriate content for serious lessons

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Funktionsweise von Smartphone-basierter Virtual Reality (Jan-Keno Janssen, 2015, S. 9)

Abbildung 2 Ajzen-Fishbein Model of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1975, S. 16)

Abbildung 3 Technology Acceptance Model (Davis, 1986, S. 24)

Abbildung 4 Die Aufgabenstellung wird per Text und Sprachausgabe erklärt. (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung 5 intuitive Bedienung: Durch Nicken wird das Spiel gestartet (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung 6 rot leuchtende Neuronen müssen durch Kopfbewegung fokussiert und neutralisiert werden (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung 7 Die erreichte Punktzahl kann durch nach unten schauen abgelesen werden (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung 8 Proband und Probandin während Experiment

Abbildung 9 Kreisdiagramm der Geschlechterverteilug

Abbildung 10 Histogramm der Altersverteilung

Abbildung 11 Balkendiagramm der Herkunftsländer

Abbildung 12 Kreisdiagramm Sehhilfe

Abbildung 13 Histogramm der Variable Punktzahl

Abbildung 14 Kreisdiagramm Erinnerungsvermögen

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Deskriptive Statistik der Variable Alter

Tabelle 2 Test auf Normalverteilung der Variable Alter

Tabelle 3 Deskriptive Statistik der Variable Punktzahl

Tabelle 4 Detaillierte Statistiken der Variable Punktzahl

Tabelle 5 Test auf Normalverteilung der Variable Punktzahl

Tabelle 6 Übersicht Personal Innovativeness

Tabelle 7 Übersicht Perceived Enjoyment

Tabelle 8 Übersicht Perceived Ease of Use

Tabelle 9 Übersicht Perceived Usefulness

Tabelle 10 Übersicht Intention to Use

Tabelle 11 Deskriptive Analyse der Konstrukte

Tabelle 12 Signifikante Korrelationen zwischen den Konstrukten

Tabelle 13 Geschlechterunterschiede bei Punktzahl und Alter

Tabelle 14 Mann-Whitney-Test im Detail (Punktzahl und Geschlecht)

Tabelle 15 Hypothesentest Punktzahl und Geschlecht

Tabelle 16 Mann-Whitney-Test im Detail (Alter und Geschlecht)

Tabelle 17 Hypothesentest Alter und Geschlecht

Tabelle 18 Generationen und erreichte Punktzahl im Überblick

Tabelle 19 Mann-Whitney-Test im Detail (Punktzahl und Alter)

Tabelle 20 Generationsunterschied bei Selbsteinschätzung der Innovationsfreude

Tabelle 21 Mann-Whitney-Test zur Untersuchung von Generationsunterschieden

Tabelle 22 Kruskal-Wallis Test Geschlecht und Konstrukte

Tabelle 23 Fallzusammenfassung Perceived Enjoyment mit Sehhilfe

Tabelle 24 Ergebnis Mann-Whitney Test

Tabelle 25 Übersicht über die Altersverteilung und Punktzahl der beiden Gruppen

Tabelle 26 Mann-Whitney-Test

Tabelle 27 Kruskal-Wallis-Test, kein signifikanter Unterschied der Gruppen

Tabelle 28 Individualismus versus Kollektivismus

Tabelle 29 Fallübersicht Kulturunterschiede

Tabelle 30 Testergebnis Kulturunterschiede

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

Seit über 50 Jahren wird im Bereich der virtuellen Realität geforscht, wobei die Weiterentwicklung der Technik bis in die 90er-Jahre hinein das primäre Ziel darstellte. Im professionellen Bereich entstand ein Markt für Virtual Reality Anwendungen, die unter anderem im Autobau zur Visualisierung eingesetzt werden (Sherman & Craig, 2003). Allerdings sind solche Profianwendungen kostspielig in Anschaffung und Betrieb und decken nur einen eng umgrenzten Einsatzbereich ab (Hoberman, Krum, Suma & Bolas, 2012). Der technologische Fortschritt hat zu einer Leistungssteigerung bei gleichzeitigem Preisverfall und Miniaturisierung geführt, wodurch auch Virtual Reality sich weiterentwickeln konnte.

Im Jahr 2015 ist Virtual Reality für Konsumenten/Konsumentinnen erschwinglich geworden und VR-Halterungen für Smartphones werden als Gratiszugabe in Zeitschriften vermarktet (Jan-Keno Janssen, 2015). Mittlerweile ist jedes neu gekaufte Smartphone in der Lage anspruchsvolle VR-Inhalte überzeugend darzustellen. Speziell auf Virtual Reality abgestimmte Spiele und Filme werden produziert und dienen Unternehmen als innovative Marketingmaßnahme.

Durch diese stetig sinkende Einstiegshürde hat sich der Autor die Frage gestellt, inwiefern diese faszinierende und kostengünstige Technologie in Zukunft im Bildungsbereich angewendet werden könnte. Mit interaktiven Simulationen werden Neugier und Interesse geweckt anstatt reines Faktenwissen zu vermitteln. Themen die in Lehrbüchern als abstrakt und unverständlich wahrgenommen werden können mithilfe von 360° Panoramen und virtuellen Rundgängen anschaulich vermittelt werden, um den Forschungstrieb und die Lernbereitschaft anzukurbeln.

Mehrfach schon wurde Virtual Reality als Technologie vor dem Durchbruch angepriesen, um kurze Zeit später als Misserfolg wieder in den Schubladen der Forschungslabore und Universitäten zu verschwinden. Ursache hierfür war, dass die technischen Voraussetzungen für ein angenehmes und überzeugendes Erlebnis damals noch nicht gegeben waren. Heute stehen mehrere dedizierte VR-Brillen vor dem Markteintritt in den Massenmarkt und auf Unterhaltungsmessen feiert Virtual Reality sein Debüt in der Zielgruppe (Dettweiler, 2015). Die Technologie überzeugt - was noch fehlt sind mitreißende Inhalte die über kurzweilige Demos und Appetithäppchen hinausgehen. Wenn dieser Mangel behoben ist, steht Virtual Reality eine vielversprechen Zukunft bevor.

1.1 Problemstellung, Forschungsfrage und persönliche Motivation

Virtual Reality birgt wie jede neue Technologie großes Potential, aber auch die Gefahr, dass sie von den Nutzern und Nutzerinnen schlichtweg abgelehnt wird. Firmen und öffentliche Einrichtungen stehen deshalb vor dem Problem, dass sie bei einer Systemeinführung nicht abschätzen können, ob diese von den Anwendern und Anwenderinnen angenommen wird oder sich als teure Fehlinvestition herausstellt (Legris, Ingham & Collerette, 2003). Diese Unsicherheit resultiert aus fehlenden Erfahrungswerten, ob User ein neues System als hilfreich und leicht zu bedienen einschätzen oder es als nutzlos ablehnen. Zur Entschärfung dieser Problematik ist es notwendig, belastbares Datenmaterial zu generieren und aufzuklären, wie die Benutzungsabsicht eines Informationssystems valide prognostiziert werden kann. Die Einführung neuer Technologien im Produktiveinsatz wird durch eine belegte, positive Nutzerakzeptanz erheblich beschleunigt, da ein bedeutender Unsicherheitsfaktor wegfällt.

In dieser Arbeit möchte der Autor ausgehend von dieser Überlegung empirisch untersuchen, wie Virtual Reality insbesondere in der Zielgruppe der Studierenden wahrgenommen wird und ob die Technik akzeptiert wird. Daraus ergibt sich folgende Forschungsfrage:

Wie wird ein Smartphone-basiertes Virtual Reality Edutainment Spiel wahrgenommen und akzeptiert?

1.2 Zielsetzung

Ziel dieser Arbeit ist es, die Wahrnehmung und Akzeptanz eines Smartphone-basierten VR-Spiels empirisch zu evaluieren. Die gewonnen Erkenntnisse sollen als Grundlage dienen, um abgewogene Entscheidungen über die Einführung von VR-Brillen und Bausätzen im Unterricht oder in Kursen treffen zu können und mögliche Probleme und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Die Untersuchung ist begrenzt auf Smartphone-basierte Virtual Reality und erlaubt aufgrund abweichender Technologie nur eingeschränkt einen Rückschluss auf dedizierte VR-Brillen wie die Oculus Rift.

1.3 Aufbau der Arbeit

Die Arbeit gliedert sich in sechs Teile und beginnt mit einer Einleitung in die Thematik, der zugrundeliegenden Problemstellung und daraus resultierenden Forschungsfrage. Zu Beginn des Hauptteils werden die theoretischen Grundlagen dieser quantitativen Arbeit mithilfe der forschungsrelevanten Literatur erläutert und dabei die Themenfelder Edutainment, Virtual Reality und das Technology Acceptance Model aufgearbeitet. Als roter Faden dient hierbei die in der Forschungsfrage vorgenommene Eingrenzung. Auf welche Weise die Forschungsfrage beantwortet werden soll erläutert der Autor im Kapitel Wissenschaftliche Herangehensweise. Das hierzu entwickelte Experiment wird mit dem ergänzenden Fragebogen vorgestellt und genauer auf den Aufbau und die Limitierungen des Versuchs eingegangen. Nach Abschluss der Datenerhebung erfolgt die quantitative Auswertung des Experiments. Die Datenanalyse mündet in der Beantwortung der Forschungsfrage und Zusammenfassung der Ergebnisse. Angewandte Methoden und Modelle werden in der Methodenkritik geprüft und Schwachstellen der Arbeit dargelegt und erläutert. Im letzten Kapitel gibt der Autor einen Ausblick auf mögliche weitere Forschung und legt seine persönliche Meinung kurz dar.

2 Theoretische Grundlagen

Mithilfe von forschungsrelevanter Literatur wird in diesem Kapitel das in der Forschungsfrage eingegrenzte Thema aufgearbeitet und verdichtet. Die Fragestellung dient hierfür als roter Faden und leitet die Recherche an. Die verschiedenen Sichtweisen aus der Literatur werden dargestellt und mit entsprechenden Quellenverweisen belegt. Um ein ausgewogenes Bild vom aktuellen Stand der Forschung zu erhalten wird Wert darauf gelegt, sowohl unterstützende Literatur zu verwenden als auch Gegenpositionen miteinzubeziehen. Die aus der Literatur gewonnen Aussagen werden mit eigenem Wissen ergänzt und im Gesamtkontext eingeordnet.

2.1 Edutainment

Edutainment ist ein Kofferwort aus den Wörtern Education und Entertainment, welches die Verbindung und Vermischung von Lerninhalten mit Unterhaltung beschreibt (Ma, Oikonomou & Jain, 2011). Durch individuelles und selbsttätiges Lernen, welches sich stark vom sonst üblichen Frontalunterricht unterscheidet, soll die Lernmotivation gesteigert werden (Aksakal, 2015).

Lernen und Unterhaltung zu kombinieren führt durch seine Interaktivität dazu, dass Lernende sich auch für komplexe Themen begeistern und einfacher in diese hineindenken können (Aksakal, 2015). Gamification wird dabei in speziell für Lernzwecke entwickelten Spielen genutzt, um durch spielerische Elemente wie Fortschrittsanzeigen, Auszeichnungen oder Ranglisten die Motivation zu steigern. Dabei werden alle Spiele zu Edutainment hinzugezählt, die einen Lernaspekt beinhalten und nicht rein zu Unterhaltungszwecken dienen (Ma et al., 2011). Problematisch an der Definition von Ma et al. ist, dass auch Spiele als Edutainment definiert werden, die verhältnismäßig wenig Lerninhalt bieten und damit den eigentlichen Zweck von Edutainment verkennen.

2.2 Virtual Reality

Das Konzept der virtuellen Realität wird bereits 1965 von Sutherland in „The Ultimate Display“ theoretisch beschrieben (Sutherland, 1965) und hat sich seitdem von utopischer Träumerei zu einer teuren aber ernstzunehmenden Industrieanwendung entwickelt, die heute mit jedem Smartphone in Verbindung mit einer preiswerten Pappbrille erlebt werden kann.

2.2.1 Definition

Kurz gefasst ist Virtual Reality eine synthetische, computergenerierte Umgebung, in welche der Anwender vollständig eintaucht (Milgram, Takemura, Utsumi & Kishino, 1994). Sherman und Craig vertreten hierbei die Position, dass für eine glaubwürdige virtuelle Realität die vier Schlüsselelemente Virtuelle Umgebung, Immersion, Sensorisches Feedback und Interaktivität notwendig sind. Die beiden Autoren schlagen deshalb für Virtual Reality folgende Definition vor:

Virtual reality [is] a medium composed of interactive computer simulations that sense the participant's position and actions and replace or augment the feedback to one or more senses, giving the feeling of being mentally immersed or present in the simulation (a virtual world). (Sherman & Craig, 2003, S. 13)

In der virtuellen Realität können alle Sinne miteinbezogen werden, aber üblicherweise werden nur Sehen und Hören angesprochen. Um dem/der Nutzer/in Bild und Ton einzuspielen und seine/ihre Bewegungen zu erfassen, werden sogenannte Head-Mounted Displays (kurz HMD) verwendet.

Für die Wahrnehmung und Akzeptanz eines Systems ist die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine von besonderer Bedeutung und Virtual Reality verspricht hierbei eine natürliche und effektive Interaktion (Mine, Brooks,Jr., Frederick P. & Sequin, 1997), bei der die Grenzen zwischen Usern und virtueller Welt verschwimmen und die Schnittstelle im Optimalfall nicht mehr als solche wahrgenommen wird (Sherman & Craig, 2003).

2.2.2 Smartphone-basierte Virtual Reality

Bisher verfügbare HMDs waren teuer, unhandlich und mit vielen Kabelsträngen verbunden (Sherman & Craig, 2003), welche die Forschung und Benutzung erschwerten. Bedingt durch fortschreitende Miniaturisierung und damit einhergehend sinkenden Preisen wird mit mobilen Geräten wie Smartphones anstelle von dedizierten HMDs als Anzeigemedium experimentiert (Olson, Krum, Suma & Bolas, 2011), die den Vorteil bieten, günstig und ortsungebunden zu sein. Smartphone-basierte HMDs erschließen dabei durch ihre geringen Kosten und damit niedrige Einstiegsschwelle neue Forschungs- und Anwendungsgebiete, die bisher aufgrund von Wirtschaftlichkeitsüberlegungen unangetastet blieben (Hoberman et al., 2012).

Aktuelle Smartphones sind in Verbindung mit einer passenden VR-Halterung in der Lage eine überzeugende virtuelle Realität zu generieren und darzustellen. Wie diese Halterungen in Verbindung mit einem Smartphone arbeiten ist in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 Funktionsweise von Smartphone-basierter Virtual Reality (Jan-Keno Janssen, 2015, S. 9)

Die Funktionsweise ist dabei vergleichbar mit der von dedizierten VR-Brillen: Das Smartphone generiert die Bildinhalte und zeigt diese dann nebeneinander an, damit jedes Auge eine eigene Bildinformation erhält, die dann im Gehirn zu einer räumlichen 3D-Umgebung zusammensetzt wird und eine Tiefenwahrnehmung erlaubt. Durch die beiden optischen Linsen wird das Bild soweit vergrößert, dass dieses raumfüllend wahrgenommen wird. Mithilfe der eingebauten Sensoren (Beschleunigungssensor, Gyroskop und Magnetometer) wird die Kopfbewegung erfasst, im Gegensatz zu dedizierten VR-Brillen ist es aber nicht möglich die Position im Raum zu erfassen und so zum Beispiel Hindernissen wie Einrichtungsgegenständen in der Realität auszuweichen (Olson et al., 2011).

2.3 Modellbildung

Um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu evaluieren wird das Technology Acceptance Model als Grundlage verwendet und erweitert. Die zur Beantwortung der Forschungsfrage relevanten Parameter werden nachfolgend eingeführt und erläutert.

2.3.1 Technology Acceptance Model

Das Technology Acceptance Model (kurz TAM) wurde von Davis in einer Dissertation mit dem Ziel entwickelt, die Nutzerakzeptanz eines Informationssystems prognostizieren zu können (Davis, 1986). Hierbei steht grundsätzlich der Begriff Akzeptanz „[…] im Widerspruch zum Begriff Ablehnung und bezeichnet die positive Annahmeentscheidung einer Innovation durch die Anwender.“ (Simon, 2001, S. 87)

Die Grundlage für das Technology Acceptance Model bildet die Theory of Reasoned Action (kurz TRA) und dem dabei ausgearbeiteten Ajzen-Fishbein-Modell, bei dem durch Abfrage von persönlichen Einstellungen eine Verhaltensabsicht abgeleitet werden kann. Dabei wird von der Annahme ausgegangen, dass der Mensch Entscheidungen rational fällt und Verhalten geplant erfolgt. Externe Umwelteinflüsse wie zum Beispiel soziale Faktoren werden in dieses Modell nicht berücksichtigt (Fishbein & Ajzen, 1975).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2 Ajzen-Fishbein Model of Reasoned Action (Fishbein & Ajzen, 1975, S. 16)

Das allgemeine TRA-Modell, welches die Beziehung zwischen Einstellungen und Verhalten erklärt, wurde von Davis adaptiert, um speziell die Nutzerakzeptanz von Informationssystemen zu modellieren. Das hierbei entwickelte Technology Acceptance Model postuliert, dass die Benutzungsabsicht eines Systems entscheidend von den Variablen Perceived Usefulness (wahrgenommener Nutzen, kurz PU) und Perceived Ease of Use (wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit, kurz PEOU) abhängt (Davis, 1986). Durch die Abfrage dieser individuellen Überzeugungen und Einstellungen lassen sich das zukünftige Verhalten und die Akzeptanz zuverlässig ableiten und vorhersagen (Legris et al., 2003, S. 202).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 Technology Acceptance Model (Davis, 1986, S. 24)

Perceived Usefulness wird dabei definiert als subjektive Empfindung, inwiefern die Anwendung einer Technologie die Arbeitsleistung verbessert. Dieses Merkmal bildet somit die individuelle Überzeugung ab, ob der Einsatz eines Systems die eigene berufliche oder schulische Leistung verbessern kann. Der Perceived Ease of Use hingegen wird definiert als die subjektive Wahrnehmung, dass die Nutzung einer Technologie ohne Anstrengung erfolgt (Davis, 1989) wobei Systeme mit geringer Benutzerfreundlichkeit und schwieriger Bedienbarkeit dem Modell zufolge eher abgelehnt werden: „ All else being equal, we claim, an application perceived to be easier to use than another is more likely to be accepted by users. ” (Davis, 1989, S. 320) Ungeachtet dessen stellt Davis fest, dass der Nutzen (PU) eine signifikant stärkere Korrelation mit dem Nutzungsverhalten aufweist als die Bedienfreundlichkeit (PEOU). Dies bedeutet, dass ein nützliches System auch bei mäßiger Bedienfreundlichkeit akzeptiert und verwendet wird, wohingegen ein leicht bedienbares System ohne Nutzen eher abgelehnt wird (Davis, 1989, S. 319).

Die Nutzungsabsicht (Intention to Use beziehungsweise Attitude toward using) wird nicht objektiv gemessen sondern von den Probanden und Probandinnen selbst angegeben, was zu Problemen und Abweichungen führen kann (Legris et al., 2003). Das Vorliegen einer Korrelation zwischen Nutzungsabsicht und tatsächlicher Nutzung und der Schwierigkeit ein objektives Messverfahren anzuwenden sorgen dafür, dass auf die Messung der tatsächlichen Nutzung verzichtet wird (Turner, Kitchenham, Brereton, Charters & Budgen, 2010). Trotz dessen darf die abgefragte und antizipierte Nutzungsabsicht nicht gleichgesetzt werden mit der späteren, tatsächlichen Nutzung. (Legris et al., 2003).

Nach einem Testzeitraum oder der Benutzung des Informationssystems werden die Einstellungen der Probanden und Probandinnen mithilfe eines Fragebogens abgefragt (Davis, 1989). Hierbei wird für jedes Konstrukt eine standardisierte Multi-Item-Skala verwendet, die in empirischen Untersuchungen gegenüber Single-Item Skalen eine höhere Reliabilität und Validität aufweisen (Diamantopoulos, Sarstedt, Fuchs, Wilczynski & Kaiser, 2012).

Das Technology Acceptance Model kann an das untersuchte System und die Problemstellung adaptiert und erweitert werden (Legris et al., 2003) und wurde im Bereich der virtuellen Realität bereits erfolgreich angewendet (Bertrand & Bouchard, 2008). Die Variablen Perceived Ease of Use, Perceived Usefulness und Attitude Toward Using des Technology Acceptance Model bilden dabei ein solides Grundmodell, welches für Informationssysteme ausgelegt und validiert ist. Trotzdem ist es sinnvoll das Modell in einen breiteren Kontext einzubetten und Variablen aus dem Bereich Innovation und persönlichen Eigenschaften sowie Einstellungen zu integrieren (Legris et al., 2003). Basierend auf der Studie von Rasimah, Ahmad und Zaman bieten sich im Bereich Edutainment, Virtual Reality und situativem Lernen die Variablen Personal Innovativeness und Perceived Enjoyment als Erweiterung für das grundlegende Technology Acceptance Model an, auf die im nächsten Abschnitt genauer eingegangen wird.

Methodische Vorzüge des Technology Acceptance Models liegen in seiner Simplizität, bestätigten Validität (Legris et al., 2003) und hohen Reliabilität (Davis, Bagozzi & Warshaw, 1989). Zur ursächlichen Identifikation von Entwicklungsmängeln eines Systems ist das quantitative TAM allerdings ungeeignet und es sind hierfür weitergehende qualitative Befragungen notwendig.

2.3.2 Personal Innovativeness

Die Nutzungsabsicht zu verstehen und zu messen ist das Ziel des Technology Acceptance Modells. Die Frage warum bestimmte Personen neue Technologien anwenden während andere dieselbe Technologie ablehnen kann mit diesem Modell aber nicht geklärt werden. Die individuellen Charaktereigenschaften spielen bei der vorliegenden Problemstellung eine entscheidende Rolle (Agarwal & Prasad, 1998), weshalb die Variable Personal Innovativeness eingeführt wird um das TAM zu erweitern. Die Bereitschaft eines Individuums jegliche neue Informationstechnologie auszuprobieren wird dabei als Personal Innovativeness definiert (Agarwal & Prasad, 1998) und bedeutet übersetzt persönliche Innovationsfreude. Die grundsätzliche Überlegung ist es, Persönlichkeitsmerkmale abzufragen, die auf eine innovative und akzeptierende Einstellung schließen lassen und damit Personen zu identifizieren, die gewillt sind, neue Technologien im Anfangsstadium auszuprobieren. Personen, bei denen diese Eigenschaft besonders stark ausgeprägt sind, werden nach Rogers als Early Adopter bezeichnet und nehmen als Meinungsbildner entscheidenden Einfluss auf den Erfolg oder Misserfolg eines Systems oder Produktes (Rogers, 1983).

Zur Messung dieser Charaktereigenschaft haben Goldsmith und Hofacker eine Skala entwickelt, die mit wenigen Fragen die Personal Innovativeness misst. Die Ergebnisse sind dabei valide und sehr zuverlässig (Goldsmith & Hofacker, 1991).

2.3.3 Perceived Enjoyment

Im erweiterten Technology Acceptance Modell 3 wird die Variable Perceived Enjoyment (wahrgenommener Genuss) eingeführt und verwendet um festzustellen, inwieweit die Benutzung eines Systems, unabhängig von jeglichen Leistungsüberlegungen oder der zu erfüllenden Aufgabe, als angenehm empfunden wird (Venkatesh, Morris, Davis & Davis, 2003). Das Ziel dieser Variable ist es, die intrinsische Motivation im Technology Acceptance Modell abzubilden und miteinzubeziehen, weil die Systembenutzung selbst als angenehm empfunden werden kann und damit in weiterer Folge als innerer Anreiz dient, das System zu nutzen und anzunehmen (Moon & Kim, 2001). Edutainment beinhaltet immer einen Unterhaltungsaspekt der spielerisch ausgelebt wird und damit ein signifikanter Faktor für die Akzeptanz eines solchen Systems sein kann, weshalb das TAM um die Variable Perceived Enjoyment erweitert wird.

3 Wissenschaftliche Herangehensweise

Zur Beantwortung der Forschungsfrage wird ein Experiment konzipiert, an das die Teilnehmer/innen im Anschluss einen Fragebogen ausfüllen. Dabei wird eine Virtual Reality Edutainment Anwendung gespielt und anschließend die Wahrnehmung und Einstellung der Probanden/Probandinnen abgefragt. Aufgrund der Neuartigkeit und bisher fehlendem Kontakt mit Virtual Reality wäre eine reine Befragung nicht zielführend, weshalb die quantitative Forschungsmethode Experiment mit anschließendem Fragebogen gewählt. Bedingt durch die subjektive Selbsteinschätzung der Testpersonen soll die Stichprobengröße bei n ≥ 100 liegen. Die erhobenen Daten werden mit einem Statistikprogramm ausgewertet und die Forschungsfrage mithilfe der dabei gewonnenen Erkenntnisse beantwortet.

3.1 Experiment

Das Edutainment-Spiel InMind VR (Nival VR, 2015) für Android-Smartphones dient als Grundlage für das Experiment. Das verwendete Smartphone wird dafür in ein VR-Gehäuse auf Basis von Google Cardboard (Clay Bavor, 2014) eingesetzt. Dieser Viewer besteht aus einer Halterung mit zwei Linsen, den man sich vor die Augen hält. Das Blickfeld wird dabei komplett ausgefüllt, jedes Auge erhält eigene Bildinformationen, die sich im Gehirn zu einem 3D-Bild zusammensetzen und so eine Tiefenwahrnehmung ermöglichen.

Im Spiel bewegt man sich durch das Gehirn einer depressiven Patientin und zielt mittels Kopfbewegungen auf rot leuchtende Neuronen und neutralisiert diese damit. Dabei befindet man sich im Spiel in einem Erkundungsgefährt, welche sich auf einer pulsierenden Schiene durch das Gehirn bewegt und es dem/der Spieler/in erlaubt, durch Kopfbewegung zu zielen und sich rundum umzusehen. Das zugrundeliegende Spielprinzip wird auch als Rail-Shooter bezeichnet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4 Die Aufgabenstellung wird per Text und Sprachausgabe erklärt. (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5 intuitive Bedienung: Durch Nicken wird das Spiel gestartet (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 6 rot leuchtende Neuronen müssen durch Kopfbewegung fokussiert und neutralisiert werden (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7 Die erreichte Punktzahl kann durch nach unten schauen abgelesen werden (Bildschirmfoto aus InMind VR, eigene Darstellung)

Die im Spiel erreichte Punktzahl zwischen 0 und 50 ist direkt abhängig von der Leistung der spielenden Person, die Spielzeit beträgt bedingt durch das Spieldesign konstant vier Minuten. Es ist kein Testlauf erlaubt und die Testpersonen benötigen keine Vorbereitungszeit für das Experiment. Um störende Einflussfaktoren zu eliminieren sind die Rahmenbedingungen für alle Probanden standardisiert: Der/die Proband/in steht aufrecht, den Blick geradeaus gerichtet, die Kopfhörer im Ohr und eine angenehme Lautstärke und maximale Displayhelligkeit eingestellt. Das verwendete Smartphone besitzt ein 5,5 Zoll großes Display mit einer Auflösung von 1920x1080 Pixeln um eine hohe Darstellungsqualität sicherzustellen. Um Störungen während des Experimentes zu vermeiden, ist der Flugmodus aktiviert und jegliche Benachrichtigungen deaktiviert. . Zwischen den Probanden/Probandinnen darf keine Kommunikation über den Inhalt des Experimentes oder des Fragebogens stattfinden, was durch den Experimentleiter sichergestellt wird.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8 Proband und Probandin während Experiment

Zu Beginn des Experiments erhält der/die Teilnehmer/in ein kurzes Briefing über die grundlegende Spielmechanik und den Ablauf, die Ausgangsbedingungen werden hergestellt und das Spiel gestartet. Während dem Spielen erhält der/die Proband/in die Einleitung und Aufgabenstellung per Text und Sprachausgabe. Nach Ende des Spiels teilt die Testperson dem Experimentleiter seine/ihre Punktzahl mit und beginnt anschließend mit der Beantwortung des Fragebogens.

Eine Übersicht über das Spielgeschehen ist im Anhang A7 zu sehen, auf dem beigelegten Speichermedium befindet sich ein vollständiger Mitschnitt des Experiments.

3.2 Fragebogen

Grundlage für den Fragebogen bildet die Arbeit von Rasimah et al., die sich mit situativem Lernen in teilvirtuellen Umgebungen befasst und dabei das grundlegende Technology Acceptance Model von Davis um zweckvolle Konstrukte erweitert (Rasimah et al., 2011).

Der Fragebogen enthält 28 Fragen, welche sich auf folgende Themengebiete aufgliedern:

- Demographie vier Fragen
- Personal Innovativeness (PI) vier Fragen
- Perceived Enjoyment (PE) sechs Fragen
- Perceived Ease of Use (PEOU) vier Fragen
- Perceived Usefulness (PU) vier Fragen
- Intention to Use (ITU) eine Frage
- Erinnerungsvermögen eine Frage

Durch den Experimentleiter werden zusätzlich eine Identifikationsnummer und die im Experiment erreichte Punktzahl vermerkt. Teilnehmer/innen können am Ende des Fragebogens in einer offenen Frage optional Anmerkungen und Kritik äußern.

Die Distribution des englischsprachigen Fragebogens erfolgt nur in Kombination mit dem Experiment und darf erst ausgefüllt werden, nachdem das Spiel vorüber ist. Der Experimentleiter ist bei der Beantwortung der Fragen anwesend und die Bearbeitungsdauer des Fragebogens beträgt im Durchschnitt vier Minuten. Sollten Verständnisprobleme auftreten dürfen jederzeit Fragen an den Experimentleiter gestellt werden. Mithilfe eines Pretests wurde die Fragereihenfolge bestimmt, die Bearbeitungsdauer gemittelt und Unklarheiten in den Fragestellungen beseitigt.

Die Fragen sind anfangs einfach und allgemein gehalten und werden im Laufe des Fragebogens abstrakter, erst am Ende werden die personenbezogenen Daten abgefragt um eine hohe Rücklaufquote sicherzustellen. Persönliche Einstellungen werden mithilfe einer fünfstufigen Likert-Skala abgefragt bei der die Befragten Aussagen zustimmen oder diese ablehnen. Dabei ist jeder Aussage ein Wert zwischen eins und fünf zugeordnet, wobei der Wert eins für vollständige Ablehnung und der Wert fünf für volle Zustimmung steht. Jedes Themengebiet besteht aus mehreren Fragen, die zusammengenommen jeweils ein Konstrukt darstellen. Je höher der summierte Wert ist desto ausgeprägter ist die abgefragte Eigenschaft wie zum Beispiel persönliche Innovationsfreude (Agarwal & Prasad, 1998).

Die Wissensfrage „Do you remember which illness the patient suffered from?“ prüft das Erinnerungsvermögen der Teilnehmer/innen beziehungsweise deren Aufmerksamkeit zu Beginn des Experimentes. Zur Beantwortung der Frage wird keine Hilfestellung gegeben und die Probanden und Probandinnen dürfen sich nicht gegenseitig helfen. Um eine verzerrende Antworttendenz auszuschließen ist die Reihenfolge der Antwortmöglichkeiten bei dieser Frage randomisiert.

Technisch ist der Fragebogen in Google Formulare abgebildet, eine Druckversion wurde generiert und kann im Anhang auf den Seiten A2 bis A6 eingesehen werden.

3.3 Quantitative Auswertung

Die Auswertung der aggregierten Daten erfolgt mit dem Statistikprogramm IBM Statistics SPSS in der Version 21. Aufgrund der Stichprobengröße von n=100 und dem Vorliegen von mehrheitlich ordinalskalierten Variablen beschränken sich die statistischen Analysemethoden vorwiegend auf deskriptive Statistik und nichtparametrische Testverfahren.

Ziel der Auswertung ist es, Unterschiede und Zusammenhänge herauszufinden und konkrete Fragestellungen zu beantworten. Nach der Datenüberprüfung wird zum besseren Verständnis der vorliegenden Stichprobe und des Datensatzes die Demographie deskriptiv beschrieben. Im Anschluss werden die einzelnen Fragen betrachtet, zu Konstrukten zusammengefasst und mögliche Korrelationen durchleuchtet. Die hierbei gefundenen Ergebnisse werden zusammengefasst und vom Autor interpretiert, bevor im letzten Schritt explorativ analysiert wird, ob Auffälligkeiten in den Verteilungen vorliegen und ob signifikante Unterschiede festzustellen sind. Wenn nicht anders beschrieben wird nachfolgend eine Irrtumswahrscheinlichkeit von α<5% verwendet, welche die größtmögliche Wahrscheinlichkeit beschreibt, dass die Nullhypothese abgelehnt wird, obwohl diese wahr ist (Malgady & Krebs, 1986).

3.3.1 Datenbereinigung

Die Rohdaten werden im Dateiaustauschformat .csv (Comma-separated values) vom Google-Server exportiert und anschließend in SPSS importiert und bereinigt.

Alle Datensätze in denen die Frage „Did you answer the questionnaire seriously?“ mit „No“ beantwortet ist werden gelöscht bzw. bei der Auswertung ignoriert. Datensätze die offensichtlich nicht wahrheitsgemäß beantwortet sind (zum Beispiel als Alter wurde 999 Jahre angegeben oder jede Frage mit der gleichen Antwort ausgefüllt) werden ebenso entfernt. Datensätze, die wahrheitsgemäß beantwortet wurden aber geringfügige Schreib- bzw. Formatfehler beinhalten werden korrigiert. Nur vollständige und gültige Datensätze sind in der nachfolgenden Auswertung berücksichtigt worden.

3.3.2 Stichprobe und Demographie

Die Basis für die nachfolgende empirische Untersuchung bildet eine willkürliche Stichprobe von 100 Freiwilligen die sich aus 66 männlichen Probanden und 34 weiblichen Probandinnen zusammensetzt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9 Kreisdiagramm der Geschlechterverteilug

Die Teilnehmer/innen sind dabei vornehmlich Schüler/innen, Studenten/Studentinnen und Lehrer/innen deren Altersspanne von 15 bis 66 Jahren reicht. Erkennbar ist eine deutliche Häufung in der Altersgruppe 20-25 Jahren, was sich im Durchschnittsalter von gerundet 24 Jahren widerspiegelt und sich auf die mehrheitliche Befragungen von Studenten und Studentinnen zurückführen lässt.

Tabelle 1 Deskriptive Statistik der Variable Alter

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10 Histogramm der Altersverteilung

Im Histogramm ist diese Häufung deutlich zu erkennen, im Normalverteilungstest wird die naheliegende Vermutung bestätigt, dass die Variable Alter nicht normalverteilt ist und somit nur nichtparametrische Testverfahren infrage kommen.

Tabelle 2 Test auf Normalverteilung der Variable Alter

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Abbildung 11 Balkendiagramm der Herkunftsländer

Probanden und Probandinnen aus vierzehn verschiedenen Ländern bilden einen breiten kulturellen Hintergrund ab: Mit 42 von 100 Befragten repräsentiert Deutschland dabei den größten Anteil der Teilnehmer/innen, gefolgt von Taiwan mit 19 und Österreich mit 13 Probanden und Probandinnen. Weiterhin nahmen jeweils ein/e oder mehrere Teilnehmer/in beziehungsweise Teilnehmer/innen aus Italien, Frankreich, Niederlande, China, Indonesien, Thailand, USA, Belgien, Tschechische Republik, Japan und Schweiz an dem Experiment teil.

3.3.3 Sehhilfe

Virtual Reality basiert hauptsächlich auf visuellen Eindrücken. und die persönliche Sehfähigkeit hat Einfluss darauf, wie das Experiment wahrgenommen wird. Deshalb wurden die Probanden und Probandinnen mit Sehhilfen, wie Brillen oder Kontaktlinsen, aufgefordert, dies im Fragebogen offenzulegen. Effekte und Einflüsse, die mit dem Tragen einer Sehhilfe zusammenhängen, können so leichter identifiziert werden. In der Stichprobe nutzen 42% der befragten Personen eine Brille oder Kontaktlinsen, die verbleibenden 58% verwendeten keine Sehhilfe.

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Abbildung 12 Kreisdiagramm Sehhilfe

3.3.4 Erreichte Punktzahl

Die Spielzeit des im Experiment verwendeten Spiels „InMind VR“ beträgt bei jedem/jeder Nutzer/in konstant vier Minuten und erlaubt es der spielenden Person abhängig von der eigenen Leistung eine Punktzahl zwischen 0 und 50 zu erreichen. Durchschnittlich wurden gerundet 32 Punkte erreicht, wobei die Spannweite von 2 bis 44 Punkte reicht und einige Ausreißer im niedrigen Bereich beinhaltet.

Tabelle 3 Deskriptive Statistik der Variable Punktzahl

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Abbildung 13 Histogramm der Variable Punktzahl

Durch Betrachtung der Häufigkeitsverteilung und Statistiken ist festzustellen, dass die Punktzahl eine negative Schiefe aufweist und somit rechtssteil verteilt ist.

Tabelle 4 Detaillierte Statistiken der Variable Punktzahl

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Obwohl 50% der Probanden und Probandinnen eine Punktzahl von über 34 Punkte erreichen sind einige Ausreißer dabei, die nur 2, 6 oder 10 Punkte erzielten. Über die Ursache dieser extrem niedrigen Punktzahlen kann anhand des vorliegenden quantitativen Datenmaterials keine gesicherte Aussage getroffen werden, im Abschnitt 3.3.13 Hypothesen wird ein vermuteter Zusammenhang zwischen Alter und erreichter Punktzahl genauer untersucht.

Tabelle 5 Test auf Normalverteilung der Variable Punktzahl

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Zur Überprüfung, ob die Variable Punktzahl normalverteilt ist, bietet sich der Shapiro-Wilk Test an, der bei weniger als 200 Elementen zuverlässiger arbeitet als der Kolmogorov-Smirnov Test (Leech, Barrett & Morgan, 2015). Die Nullhypothese, dass die Punktzahl normalverteilt ist, muss abgelehnt werden, weil der errechnete W-Wert 0,897 mit einer Signifikanz von 0,00 kleiner ist als der kritische Wert. Dies bedeutet, dass mit 5% Irrtumswahrscheinlichkeit keine Normalverteilung vorliegt. Die Variable erreichte Punktzahl ist damit nicht normalverteilt und kann nur mithilfe nichtparametrischer Testverfahren weiter analysiert werden.

3.3.5 Erinnerungsvermögen

Während des Experiments vermittelt die Sprach- und Textausgabe den Probanden und Probandinnen das Spielprinzip und stellt die Patientin vor, durch deren Hirn man sich bewegt und die an Depression („depressive disorder“) leidet.

Im anschließenden Fragebogen wird abgefragt, ob sich die Spieler/innen noch an die vorliegende Erkrankung erinnern. Dabei stehen drei Krankheiten zur Auswahl und die Option, dass man sich nicht mehr erinnern kann. Unter den 100 Probanden und Probandinnen wählten 54% die vorliegende Erkrankung Depression richtig und 46% gaben an sich nicht mehr erinnern zu können. Es gab keine Falschnennungen der alternativ vorgeschlagenen Krankheiten Demenz und Schizophrenie.

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