Integration und Empowerment in der medizinischen Ausbildung
Das Vorhaben InEmp-Med - Integration und Empowerment in der medizinischen Ausbildung an der Medizinischen Fakultät der LMU, hat das Ziel die Chancengleichheit unter allen Medizinstudierenden zu steigern, die Teilhabechancen durch zielgerichtete Unterstützungsangebote zu verbessern und die Prüfungsleistungen von Minoritäten zu verbessern. Erreicht wird dies durch Konzeption eines kommunikationsorientierten, Medizin-fachsprachlichen Begleitcurriculums im klinischen Studienabschnitt mit passgenauen Unterstützungsmodulen. Dieses Konzept ermöglicht es, Studierende gezielt in einem modularen Modell zu fördern, auf bevorstehende Prüfungen vorzubereiten und den Übergang in den Beruf zu erleichtern. Durch die Bündelung mehrerer Ansätze kann eine Ressourcen-orientierte Unterstützung ausländischer Studierender gewährleistet werden. Insgesamt dient das Angebot dazu, ausländischen Studierenden sowie Minoritäten an der medizinischen Fakultät der LMU langfristig wirksame Fördermaßnahmen zur Verfügung zu stellen, die sich positiv auf die Prüfungsleistungen auswirken und gleichzeitig auf das spätere Berufsleben als Arzt/Ärztin im Krankenhaus oder in der eigenen Praxis optimal vorbereiten. Ferner werden Studierende durch das Angebot gezielt fachlich unterstützt.
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QR-Code vermittelte Augmented+Mixed Reality Labor
QAMiRLab (QR-Code-vermittelte Augmented und Mixed Reality Labor-Interaktionen) ist ein innovatives Lehrprojekt des Instituts für Anatomie der Universitätsmedizin Rostock. Ziel ist es, die Ausbildung Studierender und künftiger medizinischer Fachkräfte praxisnah, interaktiv und ressourcenschonend zu gestalten durch den Einsatz moderner Technologien wie QR-Codes, Augmented und Mixed Reality.Durch ein Inverted Classroom-Modell bereiten sich Studierende fächerübergreifend selbstständig online auf Laborpraktika vor, um anschließend im transprofessionellen Präsenzunterricht an interaktiven Lernstationen zu arbeiten. Über QR-Codes erhalten sie vor Ort Zugriff auf digitale Mikroskopie, realitätsnahe 3D-Modelle, gamifizierte Lernmodule (H5P), AR/MR-Inhalte und adaptive KI-Chatbots.Das Projekt fördert digitale Schlüsselkompetenzen, stärkt die Eigenverantwortung der Lernenden und reduziert gleichzeitig den Verbrauch sensibler Laborressourcen. Die entwickelten Lernmaterialien darunter H5P-Mikrolearnings, 3D-Modelle und Chatbots werden nach Qualitätsprüfung als Open Educational Resources (OER) veröffentlicht.Durch umfassende Begleitforschung und kontinuierliche Evaluation setzt QAMiRLab neue Maßstäbe für die digitale Lehre im medizinischen Labor.
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Publikation der Forschungsergebnisse aus dem TESOL Research Colloquium zu digitalen Feedbackmethoden
In einem Buchbeitrag bei Cambridge University Press sollen die Erkenntnisse aus der Anwendung digitaler Feedback-Methoden im TESOL Research Colloquium veröffentlicht werden. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Praxisleitfaden für den kombinierten Key-Feature-Ansatz der VAN
Diese Praxis-Handreichung der Virtuellen Akademie Nachhaltigkeit (VAN) stellt den kombinierten Key-Feature-Ansatz (kKF-Ansatz) als Methode für kompetenzorientierte digitale Lehr- und Prüfungsformate im Kontext der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) vor. Ziel des Ansatzes ist es, über reine Wissensabfragen hinauszugehen und insbesondere die Entscheidungs- und Handlungskompetenz von Studierenden zu fördern und sichtbar zu machen. Der Ansatz basiert auf dem aus der medizinischen Ausbildung bekannten Key-Feature-Verfahren, das standardisierte Prüfungsszenarien auf kritische Entscheidungssituationen in Problemlösungsprozessen fokussiert. Im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) geförderten Projekts KeNobi wurde der Ansatz für den Einsatz in Nachhaltigkeitskontexten adaptiert und weiterentwickelt. Zentrale Elemente sind fallbasierte kKF-Threads, in denen ein Szenario geschildert wird, auf das zunächst Wissens- und Analysefragen folgen, bevor Studierende Entscheidungen treffen müssen. Ergänzt wird dies durch einen vorab klar definierten Erwartungshorizont sowie Feedback-Loops für nicht vollständig korrekte Antworten.
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