Digital Public Health SkillsLab
Ausgangslage: In den Masterstudiengängen Public Health und Epidemiologie und in der Ausbildung von Ärzt:innen an der LMU München werden methodische Grundlagen der Digitalisierung, KI und Data Science vermittelt. Für die Konzeption und Umsetzung innovativer digitaler Ideen und innovativer Projekte ("Digital Public Health") werden Skills benötigt, die bisher in der Lehre nicht vermittelt werden. Projektziele: Das Digital Public Health SkillsLab (DPH-SkillsLab) ist eine Lern-, Experimentier- und Trainingsumgebung für Studierende und Lehrende, in der Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten zu Digital Public Health erworben werden können: KI, Gesundheits-Apps, Usability/UX, Cybersecurity, Projektmanagement u.v.m. Das SkillsLab soll einen Freiraum schaffen, in dem neue Digital-Public-Health-Ideen entwickelt und realisiert werden können. Es soll auch Digital Public Health in der Public Health-, Epidemiologie- und Medizin-Lehre fest etablieren. Projektvorhaben: 1. Einrichtung eines SkillsLab: Auf- und Ausbau inkl. Bereitstellung der Technologie sowie von betreuten Tutorien, Workshops, Projektathons; 2. Durchführung von Digital Public Health-Experimenten und -Projekten: Unterstützung von Studierenden bei der Planung, Durchführung und Evaluation von digitalen bzw. KI-Experimenten; 3. Einbettung in das Curriculum: Dauerhafte Verankerung des DPH-SkillsLab im Curriculum der Masterstudiengänge Public Health und Epidemiologie.
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Adaptives Feedback für klinische Kompetenzen
Studierende benötigen adaptive und individuelle Unterstützung beim Erwerb komplexer Kompetenzen, die sie nach Abschluss des Studiums selbständig im Berufsalltag anwenden können müssen. Für die Humanmedizin ist ein wichtiges Beispiel die Visitenkompetenz. Feedback ist eine effektive Methode zur Förderung komplexer arbeitsplatzbezogener Kompetenzen (sog. Entrustable Professional Activities, EPA) sowohl in Simulationsumgebungen als auch in Real-World-Szenarien mit Patientinnen und Patienten. Individuelles und qualitativ hochwertiges Feedback steht im Lernalltag aber häufig nicht ausreichend zur Verfügung, da Dozierende quantitativ und Peers qualitativ limitiert ist. AIdaptive unterstützt Studierende und Feedbackgebende beim Erwerb von Visitenkompetenz in drei Stufen: (1) Studierende trainieren am Computer Handlungswissen mit leitlininienbasierten, AI-adaptierten Visitenfällen und erhalten AI-generiertes Feedback. (2) Studierenden trainieren im Simulationszentrum in Rollenspielen Visitenkompetenz. Das Peer-Feedback wird durch AI-generierte Feedbackvorschläge unterstützt. (3) Studierende bereiten sich im Praxiseinsatz (Blockpraktikum, Famulatur, Praktisches Jahr) auf patientenindividuelle Visiten mit dem AI-basierten Visitentrainer vor. AIdaptive wird ins Pflichtcurriculum der Fakultät implementiert und anderen Fakultäten zur Verfügung gestellt. Nach Projektabschluss kann AIdaptive auf andere EPAs der Medizin und ggf. auch anderer Fächer erweitert werden.;;
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Erstellung eines Escapespiels für die Vorlesung[.]
Erstellung eines Escapespiels für die Vorlesung Allgemeine Chemie Wir haben für das Escapespiel Rätsel & eine Story konzipiert. Diese haben wir dann in Moodle und H5P realisiert. Anschließend haben wir das Spiel mit KollegInnen und Studierenden getestet. Das erhaltene Feedback haben wir direkt ins Spiel eingebaut. Jedes Foto, Video oder andere Medien haben wir selber erstellt, um das Spiel anschließend als OER zur Verfügung stellen zu können. [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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Welche Chancen bietet der Einsatz von interaktiven Unterrichtsvideos in der Lehrer:innenbildung aus Studierendensicht?
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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