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Lernspiel für die Orthopädie und Unfallchirurgie

Ein wesentlicher Teil akuter medizinischer Konsultationen geht auf Erkrankungen und Verletzungen des Bewegungsapparates zurück. Neben dem Beherrschen wichtiger Handgriffe zur raschen Diagnostik einer Fraktur müssen Studierende der Humanmedizin sich auch mit weiteren Prinzipien der Notfallversorgung vertraut machen – hierzu gehören die Priorisierung von Patient:innen und die korrekte Interpretation von Röntgenbildern. Häufig liefert auch das einfache Gespräch mit dem/der Patienten/in bereits die entscheidenden Hinweise auf den Ablauf eines Unfalls und somit auf die wahrscheinlich vorliegenden Verletzungen. Die entsprechenden Kompetenzen können in erster Linie im direkten Patient:innenkontakt erworben werden. Dies ist im Medizinstudium nicht umfassend realisierbar, da der großen Zahl an Studierenden eine begrenzte Zahl an Patient:innen gegenübersteht und Notfallsituationen sich generell nicht gut für Lehrzwecke eignen. Eine Alternative sind Simulationen mit Schauspielpatienten; diese sind jedoch sehr ressourcenintensiv. In dem hier vorgestellten Projekt soll – aufbauend auf Vorarbeiten auf dem Gebiet der Inneren Medizin – eine interaktive, digitale Simulation einer chirurgischen Notaufnahme programmiert werden, die von Studierenden der Medizin und verwandter Fächer deutschlandweit kostenlos genutzt werden kann. Die Plattform soll etabliert, ihr Einsatz pilotiert und der mit ihrer Nutzung verbundene Lernerfolg der Studierenden evaluiert werden.

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LLM powered embodied virtual tutor

Acquiring efficient individual support for learning is a significant challenge for university students. However, providing individualised tutoring to each student by tutors is often not feasible. One promising solution to this problem could be embodied virtual tutors (eVTs). These virtual tutors are AI-powered virtual agents that can explain complex concepts, answer questions, monitor learning progress, and offer support to students. Moreover, eVTs can be personalised and trained on expert knowledge, making them valuable for student learning. The project aims to investigate the potential, acceptance, and effectiveness of eVTs for individualised student learning. For this, we implement an eVT by leveraging recent advancements in artificial intelligence (e.g. LLMs) and mixed reality engineering. We will conduct user studies to improve our prototype's usability. Finally, we will conduct a study to test the acceptance of the virtual tutor. In the future, our system might be applied to other departments and teaching environments.

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