Interprofessionelle Strukturen im Gesundheitswesen
Das Projekt VISION - Vernetzte Interprofessionelle Strukturen und Innovative Organisation für ein modernes Nachhaltiges Gesundheitswesen zielt darauf ab, moderne, innovative und effiziente Studieninhalte, -formate und -strukturen in den fünf primärqualifizierenden Bachelorstudiengängen Pflege, Ergotherapie, Physiotherapie, Hebammenwissenschaft/Midwifery und Rettungswesen und Notfallversorgung im Fachbereich Gesundheit und Pflege der Ernst-Abbe-Hochschule Jena zu implementieren, die den dynamischen Rahmenbedingungen in Studium und Berufspraxis im Gesundheitswesen gerecht werden. Im Fokus stehen (1) die Etablierung eines ganzheitlichen interprofessionellen Lehrkonzepts zur Stärkung der Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Gesundheitsberufen, (2) die systematische Integration simulationsbasierter Trainingsszenarien im SkillsLab inklusive der unterstützenden Digitalisierung von Lernprozessen, (3) die Entwicklung modularer Prüfungsbausteine für SkillsLab-Prüfungen, (4) die inhaltliche und organisatorische Neugestaltung der Praxisbegleitung von Studierenden, (5) die Einführung eines neuen Masterstudiengangs zur Erweiterung der akademischen Qualifizierungswege und (6) die Qualifizierung und Bindung akademischen Lehrpersonals. Durch die geplanten Maßnahmen leistet das Projekt einen entscheidenden Beitrag zur strukturellen Weiterentwicklung des Fachbereichs Gesundheit und Pflege sowie zur Disziplinenentwicklung der Gesundheitsberufe.
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DATEN! - Hands-on data science im Physikstudium
Datenkompetenz als die Fähigkeit, auf hohem professionellem Niveau Datensätze zu analysieren und fundierte Aussagen aus diesen Analysen abzuleiten, ist in den letzten Jahren in allen quantitativen Wissenschaften neben Experiment und Theorie zu einer dritten Säule des Erkenntnisgewinns gereift. Offene Forschungsdaten sind ein Schatz an Ressourcen, der für die universitäre Lehre weitestgehend nicht erschlossen ist. Wir schaffen auf dieser Grundlage eine Datenbank mit hands-on Übungsmaterial zu moderner computergestützter Datenanalyse. Mittels numerischer und statistischer Methoden werden Studierende den Erkenntnisprozess nachvollziehen, wie wissenschaftliches Verständnis aus experimentellen Daten gewonnen wird. Dabei werden bahnbrechende Experimente, z.B. die Detektion von Gravitationswellen, Exoplaneten oder des Higgs-Bosons, als auch alltäglichere Datensätze, z.B. aus der Spektroskopie oder Mikroskopie, behandelt. Die Lernziele sind: i) Fähigkeiten in modernen Methoden der numerischen Datenauswertung, ii) Bewusstsein und Kenntnisse von statistischen Unsicherheiten, iii) Erwerb einer Daten- als auch Datenanalysekompetenz unter der Maxime von Reproduzierbarkeit und Transparenz, sowie iv) Grundverständnis des Prozesses Erkenntnisgewinn.
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