
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.
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Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre
Ein erfolgreiches Studium setzt eine effiziente Studienorganisation voraus. Dies gelingt gerade in Szenarien des Distanzlernens nicht allen Studierenden. Der gegenseitige Ansporn und die Gelegenheit für informelle Kommunikation mit ProfessorInnen und KommilitonInnen fehlen und die Informationsbeschaffung wird schwieriger. Auch sind die Informations- und Beratungsangebote der Hochschulen in der Regel noch nicht so weit digitalisiert wie deren Lehrangebote. Im Vorhaben DIAS soll ein Digitaler intelligenter Assistent für Studium und Lehre entwickelt werden. Der KI-basierte Assistent soll Studierende begleiten, sie motivieren und sie befähigen, ihr Studium besser zu organisieren und erfolgreich abzuschließen. Er dient ihnen als Planer, Kommunikator, Analysator und Motivator. Der Assistent wird in enger Zusammenarbeit mit allen Stakeholdern entwickelt und modellhaft in zwei Studiengängen der HS Ansbach erprobt. Als Ausgabekanäle sollen an der HS Ansbach beispielhaft eine App und ein Informationsterminal umgesetzt werden. Nach erfolgreichem Projektverlauf ist eine Implementierung in der gesamten Hochschule geplant. Die Open Source-basierte Entwicklung soll zudem weiteren Hochschulen und Bildungseinrichtungen zur Nutzung offenstehen.
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Learning Analytics
Übergeordnetes Feedback für das Studierverhalten mit Hilfe von „Learning Analytics“ unterstützt die Studierenden in ihrem Lernverhalten. Dabei werden die Datenspuren der Studierenden in Moodle mit Zusatzdaten ergänzt und mit Hilfe von selbstprogrammierten KI-Modellen mit Vorgängerkohorten verglichen und Prognosen auf das Bestehen der Prüfung gemacht, sowie aufgrund der persönlichen Datensituation individuelle Tipps zum Wiederholen und Lernen gegeben. Der Maßnahme liegt ein robustes Datenschutzkonzept für die Verarbeitung der persönlichen Daten der Studierenden zugrunde.
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How cooperative mindsets and course climate relate to the perceived impact of digital cooperation on learning in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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