@phdthesis{Weise2021,
  author    = {Weise, Matthias},
  title     = {Auswahl von Selektions- und Manipulationstechniken f{\"u}r Virtual Reality-Anwendungen},
  doi       = {10.25932/publishup-53458},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-534586},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {iii, 218},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die stetige Weiterentwicklung von VR-Systemen bietet neue M{\"o}glichkeiten der Interaktion mit virtuellen Objekten im dreidimensionalen Raum, stellt Entwickelnde von VRAnwendungen aber auch vor neue Herausforderungen. Selektions- und Manipulationstechniken m{\"u}ssen unter Ber{\"u}cksichtigung des Anwendungsszenarios, der Zielgruppe und der zur Verf{\"u}gung stehenden Ein- und Ausgabeger{\"a}te ausgew{\"a}hlt werden. Diese Arbeit leistet einen Beitrag dazu, die Auswahl von passenden Interaktionstechniken zu unterst{\"u}tzen. Hierf{\"u}r wurde eine repr{\"a}sentative Menge von Selektions- und Manipulationstechniken untersucht und, unter Ber{\"u}cksichtigung existierender Klassifikationssysteme, eine Taxonomie entwickelt, die die Analyse der Techniken hinsichtlich interaktionsrelevanter Eigenschaften erm{\"o}glicht. Auf Basis dieser Taxonomie wurden Techniken ausgew{\"a}hlt, die in einer explorativen Studie verglichen wurden, um R{\"u}ckschl{\"u}sse auf die Dimensionen der Taxonomie zu ziehen und neue Indizien f{\"u}r Vor- und Nachteile der Techniken in spezifischen Anwendungsszenarien zu generieren. Die Ergebnisse der Arbeit m{\"u}nden in eine Webanwendung, die Entwickelnde von VR-Anwendungen gezielt dabei unterst{\"u}tzt, passende Selektions- und Manipulationstechniken f{\"u}r ein Anwendungsszenario auszuw{\"a}hlen, indem Techniken auf Basis der Taxonomie gefiltert und unter Verwendung der Resultate aus der Studie sortiert werden k{\"o}nnen.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Dannenmann2023,
  author    = {Dannenmann, Barbara},
  title     = {K{\"o}nnen technologiegest{\"u}tzte Verhandlungstrainings unter Einsatz von K{\"u}nstlicher Intelligenz und Virtueller Realit{\"a}t das Vertriebstraining verbessern?},
  doi       = {10.25932/publishup-57737},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-577378},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {245},
  year      = {2023},
  abstract  = {Digitale und gesellschaftliche Entwicklungen fordern kontinuierliche Weiterbildung f{\"u}r Mitarbeiter im Vertrieb. Es halten sich in dieser Berufssparte aber immer noch einige Mythen zum Training von Vertriebsmitarbeitern. Unter anderem deshalb wurde in der Vergangenheit der Trainingsbedarf im Vertrieb stark vernachl{\"a}ssigt. Die Arbeit befasst sich deshalb zun{\"a}chst mit der Frage, wie der Vertrieb in Deutschland aktuell geschult wird (unter Einbezug der Corona-Pandemie) und ob sich aus den Trainingsgewohnheiten erste Hinweise zur Erlangung eines strategischen Wettbewerbsvorteils ergeben k{\"o}nnten. Dabei greift die Arbeit auf, dass Investitionen in das Training von Vertriebsmitarbeitern eine Anlage in die Wettbewerbsf{\"a}higkeit des Unternehmens sein k{\"o}nnten. Automatisierte Trainings, beispielsweise basierend auf Virtual Reality (VR) und K{\"u}nstlicher Intelligenz (KI), k{\"o}nnten in der Aus- und Weiterbildung des Vertriebs einen effizienten Beitrag in der Sicherstellung eines strategischen Wettbewerbsvorteils leisten. Durch weitere Forschungsfragen befasst sich die Arbeit anschließend damit, wie ein automatisiertes Vertriebstraining mit KI- und VR-Inhalten unter Einbeziehung der Nutzer gestaltet werden muss, um Vertriebsmitarbeiter in einem daf{\"u}r ausgew{\"a}hlten Verhandlungskontext zu trainieren. Dazu wird eine Anwendung mit Hilfe von Virtual Reality und K{\"u}nstlicher Intelligenz in einem Verhandlungsdialog entwickelt, getestet und evaluiert. Die vorliegende Arbeit liefert eine Basis f{\"u}r die Automatisierung von Vertriebstrainings und im erweiterten Sinne f{\"u}r Trainings im Allgemeinen.},
  language  = {de}
}