
SElbstgesteuert Lernen Für EntscheIdungskompEtenz
Wie weit geht Selbstbestimmung am Lebensende? Wie gehe ich mit einem unkooperativen Kind in der Ergotherapie um? Wie lege ich ein EKG an, wenn sich die Rippenbögen bei einer adipösen Patientin nicht so deutlich abzeichnen wie am Simulator? Übernehme ich die Versorgung eines Neugeborenen, weil die Mutter um den verstorbenen Zwilling des Kindes trauert oder motiviere ich sie, dies selbst zu tun? Wie fordernd darf die Physiotherapie nach einer Gelenkersatz-Operation sein? In der Gesundheitsversorgung tätige Fachkräfte treffen jeden Tag unzählige, für Patient:innen essenzielle, Entscheidungen. Gerade Absolvent:innen der vergleichsweise jungen Studiengänge in den Gesundheitsfach- und Therapieberufen müssen Behandlungs- und Pflegemaßnahmen an den individuellen Bedürfnissen der Patient:innen ausrichten und auf der Grundlage wissenschaftlicher Erkenntnisse begründen können. Im Rahmen des Projekts SELFIE werden Lehr-/Lernformate mit dem Ziel entwickelt, die professionelle Entscheidungskompetenz der Studierenden zu fördern. Digital aufbereitete Inhalte und Lernmedien, (z. B. interaktive Lernpfade, Serious Games) ermöglichen selbstgesteuertes, zeit- und ortsunabhängiges Lernen; komplexe Simulationsszenarien für die fachpraktische Ausbildung fördern situationsadäquate Entscheidungs- und Reflexionsprozesse, um schließlich auch in der Realität professionell - also partizipativ, patientensicher und evidenzbasiert - entscheiden und handeln zu können.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren

Lehr-Escape-Rooms mit LowCode im Dungeon
Das Projekt L<ESC>rod will ein umfangreiches digitales Framework entwickeln, welches Lehrenden erlaubt, ohne Programmierkenntnisse digitale Escape-Rooms zu definieren. Damit sollen die Zufriedenheit und der Lernerfolg der Studierenden gestärkt werden und die Studierenden in der wichtigen Selbstlernphase besser unterstützt sowie das Erlernen und Vertiefen von Future-Skills gefördert werden. Für Lehrende soll eine einfach zu benutzende Schnittstelle (LowCode) entstehen. Diese ermöglicht die einfache Umsetzung didaktischer Konzepte als fachunabhängige digitale Escape-Rooms mit spannender Handlung und Gamification-Elementen, die zum spielerischen Lernen und Interagieren anregen und die dynamisch auf das Spielgeschehen reagieren können. Basis ist das existierende digitale Dungeon-Framework, mit dem digitale Lernspiele für Single-Player erstellt werden können. Diese wird im Projekt um zentrale Elemente aus dem Bereich analoger Escape-Rooms wie u.a. Multi-Player-/Multi-Team-Konzept, Hinweissystem, Gamification-Konzept, Bewertungskonzept, Narrativ und Puzzle-Elementeergänzt. Das gemeinsame spielerische Bearbeiten von fachlichen Aufgaben und die Identifizierung mit verschiedenen Rollen im Spiel sowie kooperative/kompetitive Anreize adressieren Dialog-, Konflikt- und Lösungsfähigkeit und stimulieren Kreativität und Missionsorientierung. Studierende und Lehrende sind fachübergreifend während des gesamten Projekts aktiv in Evaluation und Entwicklung eingebunden.
Projekt anzeigen
Wirkungsorientierte Projektumsetzung
Das Konzept zur wirkungsorientierten Projektumsetzung beschreibt, wie Projekte so geplant, umgesetzt und ausgewertet werden, dass ihre tatsächlichen Wirkungen messbar sind. Es stellt die Schritte der Wirkungsorientierung, Wirkungsplanung, Evaluation und Monitoring sowie Maßnahmen zur Verbesserung der Projektwirkung vor. Da im Projektalltag Ziele oft nicht messbar formuliert werden, sodass nicht klar wird, mit welchen Maßnahmen welche Wirkungen erzielt werden sollen, bietet dieses Konzept eine erste Orientierung für Projektleitungen und QM-/Evaluationsverantwortliche.
Maßnahme anzeigen
KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
Publikation anzeigen