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Klinikum Ludwig-Maximilians-Universität MünchenInterprofessionelle Ausbildung im Medizinstudium und anderen Gesundheitsberufen
Die Versorgung komplexer Wunden gehört zum Alltag verschiedener Gesundheitsberufe und muss im Sinne der Patientensicherheit professionell durchgeführt werden können. Ärzt*innen, Pflegefachkräfte und Apotheker*innen bringen dazu ihre professionellen Perspektiven ein. Die Lehre dazu erfolgt bisher monoprofessionell und oft unzureichend anhand von Lehrbüchern oder plastischen Modellen. Med.ia-versum hat zum Ziel, die diagnostische und kollaborative Problemlösekompetenz von Studierenden der Medizin und anderer Gesundheitsberufe durch immersive Lehre zu fördern. Die Lernenden durchlaufen realitätsnahe Versorgungsszenarien zum interprofessionellen Wundmanagement. Dabei vertiefen sie ihr prozedurales Wissen durch realitätsnahes, dreidimensionales Erleben und Interagieren. Den Kern von Med.ia-versum bilden zwei VR-Lernszenarien, in denen Wunddiagnostik und -behandlung mittels Virtual Reality simuliert werden. Die Lernenden tauschen berufsspezifisches Wissen zur Wunddiagnostik aus und erstellen Behandlungspläne. Dabei werden sie durch individualisiertes Scaffolding sowie Feedback- und Reflexionssysteme unterstützt. Die Lernenden nehmen nicht nur passiv Informationen auf, sondern üben durch aktives Handeln. Die Komplexität von Wundheilung und Behandlungsmöglichkeiten wird dreidimensional erfahrbar und Entscheidungen werden im interprofessionellen Team reflektiert.
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Partizipatives Offline Learning Analytics
Grundlagenveranstaltungen im MINT-Bereich sind oft Massenveranstaltungen mit sehr heterogenen Studierenden. Lehrende und TutorInnen haben dabei wenig Einblick in die Lernprozesse, insbesondere in analoge Aktivitäten wie Übungsbearbeitungen ohne Abgabe. Learning Analytics (LA) bietet zwar datenbasierte Einsichten, konzentriert sich aber meist auf digitale Formate. Studierende sind bei der Entwicklung oft kaum partizipativ eingebunden.Das Projekt entwickelt iterativ ein modulares, frei verfügbares Tool PaOLA, das analoge Lernprozesse sichtbar macht. Studierende erfassen selbst Daten (z.B. Lernzeiten, Fragen und Probleme), um ihr eigenes Lernen zu reflektieren. Ebenso erhalten Lehrende aggregierte Einblicke über ein Dashboard, um gezielter auf die Bedürfnisse der Studierenden eingehen zu können. Ziel ist es, die Lücke zwischen Lehrenden, TutorInnen und Lernenden zu schließen und die Selbstregulation der Studierenden zu fördern. Dabei stehen Datenschutz, einfache Integration in den Lernalltag (als mobile App/Web-App) und Motivation zur freiwilligen regelmäßigen Nutzung (z.B. durch Gamification und Zugang zu Zusatzmaterialien) im Fokus. Studierende, TutorInnen und Lehrende werden aktiv in die Entwicklung einbezogen. Das Projekt beantwortet die Frage, wie analoge Lernaktivitäten sinnvoll in Learning Analytics integriert werden können, welche Funktionen ein solches Tool bereitstellen sollte und wie daraus Impulse für Reflexion der Lernprozesse und Verbesserung der Lehre entstehen.
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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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KLImawandel und NaChhaltigKeit im ÖkoSystem Wald
Das Projekt KLICKS entwickelt den Universitätswald der LMU bei Landshut zu einem Lehr-Lern-Reallabor der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE). Im Zentrum steht die methodisch-didaktische Innovation: KLICKS verknüpft umweltwissenschaftliche Nachhaltigkeitsforschung (klimawandelresiliente Waldbewirtschaftung: Wasserhaushalt, Biodiversität, Wirtschaftlichkeit, Landschaftsästhetik, Erholung) mit BNE-Didaktik und schafft ein mehrstufiges, ko-kreatives Lehr-Lernsystem, das von jeweils fachkompetenten Dozierenden (Forest Experts) koordiniert und moderiert wird. Studierende werden durch forschendes Lernen, Peer-to-Peer-Formate und Service-Learning-Ansätze zu reflektierten Multiplikator:innen nachhaltigen Wissens qualifiziert. Master- und Lehramtsstudierende (Forest Trainers) übernehmen tutorielle Rollen und leiten Studierende in den neu konzipierten Studiengängen Bachelor-Nebenfach Nachhaltigkeit und Lehramt-Erweiterungsfach BNE (Forest Literates) an. Wissenschaftliche Erkenntnisse aus Monitoring und Umweltmodellierung werden in interaktive Lehrmaterialien, Lehrpfade und Ausstellungsformate übersetzt. Durch die enge Verzahnung von fachlicher Tiefe und innovativer Vermittlungspraxis stärkt KLICKS zukunftsorientierte Kompetenzen und verankert diese strukturell in der universitären Ausbildung. Das Projekt steht exemplarisch für einen Whole Institution Approach, der Partizipation, transdisziplinäre Zusammenarbeit und Wissenschaftskommunikation in der Hochschullehre neu gestaltet.
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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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Beyond borders - Epochenübergreifende Perspektiven für das Geschichtsstudium
Das Projekt Beyond borders Epochenübergreifende Perspektiven für das Geschichtestudium zielt darauf ab, geschichtswissenschaftliche Lehre zeitgemäß zu gestalten: Es werde innovative und kreative Lehrformate und -veranstaltungstypen entwickelt und erprobt, die traditionelle, eurozentrische Epochenstrukturen überwinden, indem theoretische Zugriffe und Analysemethoden in den Vordergrund rücken. Während sich die Forschung historischen Phänomenen etwa in Verbundprojekten oder im Rahmen von Tagungen zunehmend epochenübergreifend einer longue durée widmet und durch diachrone Vergleichsperspektiven gesteigerte Erkenntnispotentiale nutzt, verharrt die universitäre geschichtswissenschaftliche Lehre an den deutschen Universitäten zumeist noch im Korsett traditioneller Epochenmodelle. Dies ist ursächlich dafür, dass die Lehre mehrheitlich klassische Themen spiegelt, die dem state of the art der Forschung und den Forderungen der Gegenwart an die Geschichtswissenschaft oftmals nicht entsprechen. Im Rahmen des Projektes werden gemeinsam mit Studierenden in Workshops und Lehrveranstaltungen geschichtswissenschaftliche (digitale) Lehrformate konzipiert, die vor allem Methoden- und Transferkompetenz stärken sollen. Übergeordnetes Ziel ist es, kritische Analysefähigkeiten zu schärfen, um moderne Wege für die geschichtswissenschaftliche Ausbildung jenseits von überkommenen Spezialthemen der klassischen europäischen Epochenzuschnitte zu vermitteln.
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KI-basiertes ePortfolio für Medizinstudierende
In der Studieneingangsphase stellen physikalische Inhalte Medizinstudierende vor große Herausforderungen. Gleichzeitig erhalten die Studierenden nur begrenzt Rückmeldung über ihren Lernfortschritt. Im Projekt AI4MED wird ein KI-basiertes, individualisiertes ePortfolio entwickelt, das Studierende der Tier-, Zahn- und Humanmedizin während der Physikvorlesungen und -praktika durch die Bereitstellung von wöchentlichen Kurztests und einem daran anschließenden KI-basierten Feedback begleitet. Inhalte und Format der Kurztests und des Feedbacks werden von einem Expert*innengremium bestehend aus Physikdidaktiker*innen, Medizindidaktiker*innen sowie Dozierenden der Medizinischen Physik und der Fachschaft der Medizinischen Fakultät entworfen. Das Feedback besteht aus einer gezielten Rückmeldung zu den Antworten sowie einer individuellen Liste mit konkreten Lernempfehlungen für den persönlichen Lernfortschritt. Damit erhalten Medizinstudierende eine regelmäßige und individuelle Rückmeldung über ihren Lernfortschritt und können somit ihren Lernstand bis zur Klausur nachverfolgen und verbessern. Anschließend unterstützt das ePortfolio in Kombination mit einer adressatengerechten Extended Reality (XR)-Umgebung die Studierenden in den physikalischen Laborpraktika. Unter Berücksichtigung der Fähigkeiten der Lernenden sowie ihrer Lernprozesse werden individualisierte XR-Visualisierungen zur Förderung experimenteller Kompetenzen und des Konzeptverständnisses physikalischer Inhalte angeboten.
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Integration und Empowerment in der medizinischen Ausbildung
Das Vorhaben InEmp-Med - Integration und Empowerment in der medizinischen Ausbildung an der Medizinischen Fakultät der LMU, hat das Ziel die Chancengleichheit unter allen Medizinstudierenden zu steigern, die Teilhabechancen durch zielgerichtete Unterstützungsangebote zu verbessern und die Prüfungsleistungen von Minoritäten zu verbessern. Erreicht wird dies durch Konzeption eines kommunikationsorientierten, Medizin-fachsprachlichen Begleitcurriculums im klinischen Studienabschnitt mit passgenauen Unterstützungsmodulen. Dieses Konzept ermöglicht es, Studierende gezielt in einem modularen Modell zu fördern, auf bevorstehende Prüfungen vorzubereiten und den Übergang in den Beruf zu erleichtern. Durch die Bündelung mehrerer Ansätze kann eine Ressourcen-orientierte Unterstützung ausländischer Studierender gewährleistet werden. Insgesamt dient das Angebot dazu, ausländischen Studierenden sowie Minoritäten an der medizinischen Fakultät der LMU langfristig wirksame Fördermaßnahmen zur Verfügung zu stellen, die sich positiv auf die Prüfungsleistungen auswirken und gleichzeitig auf das spätere Berufsleben als Arzt/Ärztin im Krankenhaus oder in der eigenen Praxis optimal vorbereiten. Ferner werden Studierende durch das Angebot gezielt fachlich unterstützt.
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Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen steigern
Für das Projekt QUADIS haben sich alle bayerischen Universitäten, das DiZ-Zentrum für Hochschuldidaktik der bayerischen HAWs und die Virtuelle Hochschule Bayern zusammengeschlossen, um in drei Projektsäulen die Qualität digital gestützter Lehre an bayerischen Hochschulen zu steigern. In der ersten Säule soll die hochschuldidaktische Weiterbildung um Blended Learning Seminare ergänzt werden. So soll Lehrenden ein Lernen am Modell ermöglicht und die Kapazität der Weiterbildung erhöht werden. Die Materialien sollen arbeitsteilig zweisprachig erstellt, als OER veröffentlicht und so über den Verbund hinaus nutzbar werden. In der zweiten Säule sollen bereits etablierte Formate zur Förderung des Diskurses zu digital gestützter Lehre intensiviert und auf alle Verbundpartner skaliert werden, um Lehrende zu inspirieren und Lehrinnovationen zu generieren. Dazu sollen Themenwochen durchgeführt und Fach-und Arbeitsgruppen Lehrender initiiert und begleitet werden. In der dritten Säule soll der Transfer von Lehrinnovationen in die Lehre durch Lehrwerkstätten unterstützt werden. Deren methodische Ausgestaltungen sollen miteinander verglichen und evaluiert werden, um nach Projektende eine Auswahl für zukünftige Transfermaßnahmen treffen zu können.
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Hybridlehre Computational Social Science
Ziel ist eine hybride Lehr-Lern-Umgebung für Studierende und Lehrende der Sozialwissenschaften zur nachhaltigen Etablierung moderner Methodenkenntnisse. Die Sozialwissenschaften sehen sich aufgrund eines paradigmatischen Wandels, wonach ihre Untersuchungsgegenstände besonders stark von der Digitalisierung betroffen sind, gezwungen, ihr Methodenrepertoire um informatisch geprägte Verfahren zu erweitern (Computational Social Science). Dieser Wandel schlägt sich besonders in der Lehre nieder, nicht zuletzt, weil sich viele Studierende sowie Vertreter:innen aus Mittelbau und Professorium mit diesem Umstieg schwer tun. Um dem zu begegnen, soll eine nachhaltige Hybridlösung entstehen, die didaktische Konzepte des Selbstlernens, des begleiteten Unterrichts und studentischer Lehre kombiniert. Geplant ist (1) eine studentisch gewartete Online-Plattform mit Lehr- und Lernmaterialien, (2) umfangreiche Angebote der Inhaltsvermittlung durch Studierende und Lehrende sowie (3) die Einrichtung und Institutionalisierung einer niederschwelligen Helpdesk-Stelle. So soll unterschiedlichen Vorkenntnissen, Ressourcen und Lerntempi Rechnung getragen werden.
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DaF2L: DaF lehren DaF lernen
Im Projekt DaF2L werden die berufsbezogenen Kompetenzen der Studierenden der BA- und MA-Studiengänge Deutsch als Fremdsprache (DaF) als Online-Sprachkurstutor*innen profiliert. Zugleich wird die ursprünglich an der LMU entwickelte DUO-Lernplattform in das Lehrangebot integriert und deren kosteneffizienter Einsatz zur Schaffung eines skalierbaren, betreuten Sprachkursangebots an der LMU vorbereitet. Durch eine intensive Online-Tutor*innenqualifizierung (OTQ) und Einblicke in die Content-Entwicklung und Kursverwaltung sowie den technischen Aufbau eines Lernmanagementsystems erhalten die Studierenden ein umfassendes Bild von der Organisation und Arbeit eines Anbieters von digitalen Sprachlernmaterialien und Sprachkursen. In Praktika an der Hochschule Darmstadt (h_da) haben sie die Möglichkeit, ihre neu erworbenen Kompetenzen als Tutor*innen in DUO-Sprachkursen zertifizieren zu lassen. Zur technischen Umsetzung von Simulationen, Hospitationen, Team-Teaching und Supervisionen im Rahmen der OTQ muss die DUO-Lernplattform funktional erweitert werden. Gemeinsam mit Studierenden aus dem Fachbereich Media der h_da werden die DaF-Studierenden zudem die Lernumgebung evaluieren und Ansätze erarbeiten, sie in Richtung Expanded Realities weiterzuentwickeln. Zuletzt wird angestrebt, die Praxisphase der OTQ an der h_da in ein studentisches Tutorium zu überführen. Damit stehen die Qualifizierung und Praktikumsplätze an der h_da den DaF-Studierenden der LMU dauerhaft zur Verfügung.
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