Giftpflanzen sortieren — 3D Lernspiel
Ein Drag-and-Drop-Sortierspiel in 3D: Auf einem virtuellen Tisch stehen zwei Körbe — giftig und ungiftig. Pflanzenkarten müssen nacheinander in den richtigen Korb gezogen werden, um zu lernen, welche Wiesenpflanzen für Pferde gefährlich sind.
Zielgruppe
Pferdehalter:innen, Reitschüler:innen, Sachkunde-/Biologieunterricht
Lernziel
Für Pferde giftige von ungiftigen Wiesen- und Weidepflanzen anhand von 22 heimischen Arten sicher unterscheiden können.
Meine Rolle
Konzept, didaktisches Design, 3D-Umsetzung
Ergebnis
22 Pflanzenkarten mit Fotos, Drag-and-Drop- und Tastatursteuerung, Fortschrittsanzeige und Abschlussauswertung mit Fehleranalyse.
Eingesetzte Tools
Mein Denkprozess
Wie ich von der ersten Idee zur fertigen Lösung gekommen bin — Entscheidungen, Stolpersteine und was am Ende dabei herausgekommen ist.
Schritt 01
Herausforderung
Pferdehalter:innen und Reitschüler:innen müssen giftige Wiesenpflanzen auf echten Weiden schnell erkennen — eine Verwechslung kann für das Tier lebensgefährlich sein. Klassische Bestimmungsbücher trainieren aber Nachschlagen, nicht schnelles Wiedererkennen unter echten Bedingungen.
- Zielgruppe: Pferdehalter:innen, Reitschüler:innen, Sachkunde-/Biologieunterricht
- Anforderung: 22 heimische Arten sicher unterscheiden, nicht nur nachschlagen können
- Anforderung: Fehler sichtbar machen statt nur einen Punktestand zu zeigen
Schritt 02
Analyse
Zielgruppe analysiert
Viele kennen einzelne bekannte Giftpflanzen, verwechseln aber ähnlich aussehende Arten in der Praxis.
Lernziele definiert
22 heimische Wiesen- und Weidepflanzen zügig als giftig oder ungiftig einordnen.
Didaktik gewählt
Wiederholtes Sortieren mit echten Fotos statt Steckbrief-Lernen — trainiert Wiedererkennung statt Auswendiglernen.
Technik bewertet
3D-Tischszene mit zwei Körben statt einfacher Bilderliste — schafft eine konkrete Entscheidungssituation.
Schritt 03
Konzept
Tisch-Szene
Zwei Körbe (giftig/ungiftig) auf virtuellem Tisch, Pflanzenkarten in Griffweite.
Spielfluss
Karte ziehen → Pflanze erkennen → in richtigen Korb ablegen → sofortiges Feedback.
Abschluss-Auswertung
Fehleranalyse nach Art statt nur Gesamtpunktzahl skizziert.
Moodboard
Reale Weiden-Fotografien statt Illustrationen, für Wiedererkennung im echten Feld.
Schritt 04
Umsetzung
Three.js
3D-Tischszene mit echtem Tiefengefühl für die Drag-and-Drop-Handlung.
GLTF/GLB
Leichtgewichtige 3D-Modelle für Tisch und Körbe, browserfähig ohne lange Ladezeiten.
JavaScript
Drag-and-Drop- und Tastatursteuerung ohne zusätzliches Framework.
Schritt 05
Herausforderungen & Lösungen
Problem
Ein reiner Punktestand zeigt nicht, welche konkreten Arten noch verwechselt werden.
Lösung
Abschlussauswertung mit Fehleranalyse je Pflanzenart statt nur einer Gesamtzahl.
Problem
Drag-and-Drop schließt Lernende ohne Maus oder mit motorischen Einschränkungen aus.
Lösung
Vollständige Tastatursteuerung als gleichwertiger zweiter Bedienweg.
Problem
22 Arten auf einmal wirken unübersichtlich und einschüchternd.
Lösung
Karten einzeln nacheinander statt aller 22 gleichzeitig auf dem Tisch.
Schritt 06
Ergebnis
22 Pflanzenkarten mit Fotos, Drag-and-Drop- und Tastatursteuerung, Fortschrittsanzeige und Abschlussauswertung mit Fehleranalyse.
Gelernt
Bei Verwechslungsgefahr hilft eine Fehleranalyse nach Art mehr als ein Punktestand — Lernende sehen genau, welche Arten sie noch üben müssen.
Heute anders
Ich würde von Anfang an Wiederholungsrunden gezielt mit den zuvor verwechselten Arten anbieten, statt die Kartenreihenfolge nur einmal zufällig zu mischen.
Selbst ausprobieren
Am besten spricht das Ergebnis für sich — wirf einen Blick in die Demo.
Demo ansehenWeitere Projekte in 3D-Lernräume
Survival Training VR
Ein immersives VR-Training auf der 3spin-Learning-Plattform: Lernende üben Überlebensstrategien in Extremsituationen – Orientierung im Wald, Wasseraufbereitung, Feuer machen und Unterschlupf bauen – und reflektieren ihr Handeln in sicherer Umgebung.
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