
Kommunikationtraining per Medizin-ChatboT
An vielen medizinischen Fakultäten werden Unterrichtseinheiten zum Erwerb von Kommunikationskompetenz angeboten. Die anschließenden praktischen Prüfungen fallen in der Regel gut aus, was jedoch daran liegt, dass hier mit Hilfe allgemein bekannter Checklisten einzelne Teilaspekte der Kommunikation bewertet werden, so dass es auch ohne tatsächliche Kompetenz möglich ist, die Prüfung zu bestehen. Folglich findet das tatsächliche Training dann erst im realen Patientenkontakt statt, was für beide Seiten belastend sein kann. Da im Studium nicht ausreichend Gelegenheiten für ein individuelles Kommunikationstraining gegeben sind, soll in diesem Projekt eine Alternative geschaffen werden. Mit Hilfe eines spezifisch für die medizinische Nomenklatur trainierten Large Language Models und angeschlossener Audio-Schnittstelle üben Studierende der Medizin die allgemeine und fachspezifische Anamnese ein. Die Gespräche werden aufgezeichnet und danach bewertet, ob vorab definierte Inhalte und Fragetechniken darin abgebildet wurden. Auf dieser Grundlage wird ein automatisiertes Feedback erstellt, das die Studierenden bei ihrem weiteren Lernprozess unterstützen soll. Bei der Programmierung werden Studierende mit Informatik-Kenntnissen eingebunden. Die Wirksamkeitsprüfung erfolgt über das Instrument des CSA Gain und einen Vergleich der praktischen Prüfungsergebnisse aus der Zeit vor Verfügbarkeit des Chatbots mit der Zeit nach Einführung der Innovation.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren

Lehr- und Lernassistenzsystem für Studienerfolg
Mit dem übergeordneten Ziel der Erhöhung des Studienerfolgs soll aus Sicht der Verbundhochschulen der sich stetig verändernden Bildungslandschaft mit zwei maßgeblichen Shifts begegnet werden: Empowerment von Studierenden durch KI-unterstützte persönliche Ansprache, individuelle Reflexionsanlässe, regelmäßiges qualitatives Feedback zur Kompetenzentwicklung und zum Lernprozess sowie fortlaufende Motivation; Weiterentwicklung der Coaching-Rolle von Lehrenden hin zu einem akademischen Mentoring, das durch die Tool-Unterstützung eine wesentlich stärkere Interaktion mit Studierenden und individuelle Begleitung studentischen Lernens auch in Selbstlernphasen umfasst. Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Integration eines KI-gestützten Lehr- und Lernassistenzsystems (LernKI). Es reflektiert die Notwendigkeit, Lehre in einer zunehmend KI-geprägten Welt zu transformieren, und berücksichtigt die sich verändernden Lerngewohnheiten der Studierenden. Die Ergänzung des Lehr-Lernprozesses um eine proaktive, digitale Coachingfunktion bedeutet einen strukturellen Wandel: Die Beziehung der Lehrenden und Studierenden wird ergänzt um eine beidseitig unterstützende, technisch simulierte Entität ("Third Educator"), die ein komplementäres Lehr-Lern-Szenario schafft. Damit gehen nachhaltige strukturelle und personenbezogene Haltungsänderungen einher, die einen tiefgreifenden Wandel bedeuten, dessen Initiierung und Begleitung essenzieller Bestandteil des Vorhabens ist.
Projekt anzeigen
Qualifizierungsbedarfe erkennen und unterstützen
Um die Kompetenzen von Teilprojektbeteiligten gezielt weiterzuentwickeln, werden Qualifizierungsangebote konzipiert. Diese fokussieren auf mediendidaktische sowie medientechnologische Inhalte zur Stärkung der digitalen Expertise. Ziel ist die systematische Erweiterung des Know-hows der Teilprojektbeteiligten für eine erfolgreiche Zusammenarbeit.
Maßnahme anzeigen
Students as Partners: Potenziale und Grenzen der Umsetzung in einem sächsischen Verbundprojekt
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
Publikation anzeigen