Das digitale Genom
Die personalisierte Medizin wird zunehmend gesellschaftsrelevanter. Dem gegenüber steht ein größer werdendes Defizit im Verständnis der Daten individueller Genom- und Epigenomanalysen. Die Corona Pandemie hat diese Lücken aufgezeigt.Wir wollen den Umgang mit Genom- und Epigenomdaten im Lehramtsstudium mit einem innovativen offenen Kurskonzept begegnen um einen Kenntniserwerb bzgl. Fachwissenschaft und Selbstlernkompetenz zu initiieren. Ziel ist es, zukünftige Lehrkräfte als Multiplikatoren für eine nachhaltige gesellschaftliche Entwicklung einzusetzen.Ziel ist ein an allen Universitäten anwendbarer kostengünstiger Kurs aus interaktivem Seminar, Laborpraxis und kollaborativen Auswertung. Digital gestütztes Lernen und kollaboratives Freies Forschen erlauben einer heterogenen Zusammensetzung aus Lernenden multifaktorielle Auseinandersetzung mit der Bestimmung von Allelen, Transkriptomen und Epigenomen. Die Studierenden generieren genomische Daten im Labor selbst und greifen bzgl. Krankheitszuständen wie Krebs auf öffentlich zugängliche und anonymisierte Daten zu. Die Studierenden können forschungsprozessorientiert selbst gewählte krankheitsassoziierten genetische Loci bzgl. DNA Sequenz, Expressionslevel und epigenetischen Markierungen untersuchen und setzten quantitative Vergleiche selbstständig ein. Sie diskutieren diese Daten aus verschiedenen Blickwinkeln kooperativ und lösungsorientiert aufgrund identifizierter molekularer Zusammenhänge und Wechselwirkungen.
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Module zur Arzt-Patienten-Kommunikation
Das Projekt zielt darauf ab, die Arzt-Patienten-Kommunikation an der Universitätsmedizin durch innovative Lernmodule mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Es adressiert insbesondere nichtmuttersprachliche Studierende. Hierfür werden speziell auf diese Bedürfnisse angepasste Lernmodule mit KI basierten Interaktionen in Form von Chatbots entwickelt, die die Kompetenzen der Studierenden im Kontext der Arzt-Patienten-Kommunikation sowie des Arzt-Arzt-Gesprächs fördern und sie somit auf das Praktische Jahr und den Berufseinstieg vorbereiten. Die Lernmodule werden in einem innovativen und dank der KI besonders interaktiven Lernmanagementsystem installiert und adressieren empathisches Verhalten, Schmerzabfrage, Verständnis von Symptomen und Aussagen sowie Dokumentation. Thematisiert werden in diesem Rahmen u. a. Arztbriefe, Nachtdienst-Protokolle, Anamnesegespräche, Patientenvorstellungen und deren Aufklärung sowie Interaktion mit dem Klinikpersonal. Der Lernprozess wird durch den Einsatz von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT maximal optimiert. Die Chatbots (virtueller Tutor) werden den Lernenden Empfehlungen, Erklärungen und Zusatzinformationen bereitstellen. Für einen personalisierten Lernprozess werden KI-Systeme auch passgenaue Feedbacks in Echtzeit geben und die Kompetenzen bewerten. Eine regelmäßige Lernstandserfassung ermöglicht zeitnahe Anpassungen durch kontinuierliche Wirkungsüberprüfung, die durch finale Erhebung und Evaluation ergänzt wird.
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Digitaler Studienplanungsassistent
In der Maßnahme wurde ein digitaler Studienplanungsassistent für die Universität Bamberg entwickelt und beforscht. Ziel war die Zentralisierung planungsrelevanter Informationen für Studierende in einem System zur Verbesserung des Studienplanungsprozesses. Dabei wurde u. a. untersucht, ob und wie vergangene Studienverlaufsdaten in Form von Empfehlungen innerhalb eines solchen Tools zielführend integriert werden können. Insgesamt deutet eine erste qualitative Evaluation der Anwendung auf eine hohe Relevanz und Nützlichkeit für Studierende der untersuchten Hochschule hin.
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Neue digitale Lehr- und Lernmethoden für Technische Mechanik und Dynamik
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