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  • Projekt 101810
    Universitätsklinikum Würzburg
    Projekt

    Entwicklung einer Virtual Reality-basierten OSCE-Prüfungsumgebung für notfallmedizinische Fallszenarien

    StudienabgängerInnen der Humanmedizin weisen erhebliche Defizite im Management von klinischen Notfällen auf. Deshalb wurde an der Universität Würzburg ein Simulationstraining für internistische Notfälle basierend auf Virtual-Reality (VR)-Technik entwickelt. Bisher kann der Lernerfolg der Studierenden allerdings nicht in einer adäquaten, klinisch-praktischen Prüfung erfasst werden. In der etablierten Parcoursprüfung im Format der OSCE wird für Notfallszenarien bisher auf Schauspielpersonen oder Simulationspuppen zurückgegriffen. Um die Probleme dieser klassischen Simulationsmodalitäten zu überwinden, soll im Rahmen der Freiraum 2022 Förderung ein VR-basiertes Prüfungsverfahren für komplexe notfallmedizinische Szenarien geschaffen werden. Durch dessen inhärente Vorteile kann eine Darstellung lebensnaher Szenarien sowie eine valide Erfassung notfallmedizinischer Kompetenzen gelingen. Zu diesem Zweck wird eine Steuerungsoberfläche für die Prüfenden und eine automatisierte Erfassung der studentischen Leistungen implementiert. Nach Pilotierung erfolgt die Integration der derart erweiterten VR-Simulation in die bestehende Infrastruktur der „PJ-Reife OSCE“. Zur Validierung werden zusätzlich inhaltsgleiche Szenarien als „analoge“ Prüfungsstation umgesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse könnten wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung der notfallmedizinischen Lehre liefern.

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  • Projekt 101433
    Universitätsklinikum Würzburg
    Projekt

    Feedback bedarfsgerecht - 3D-Avatare und natürliche Sprachprozessierung für optimales Lernen in Virtual Reality

    Um Lücken in der medizinischen Praxisausbildung zu schließen, werden in den vergangenen Jahren verstärkt auf Augmented und Virtual Reality (AR/VR) Technologie basierende Lernprogramme entwickelt. Diese immersiven Technologien zusammen mit Entwicklungen auf dem Gebiet der Prozessierung natürlicher Sprache und KI-basierter Dialogsysteme bieten bisher weitgehend ungenutzte Möglichkeiten, Lernprozesse im digitalen/virtuellen Raum zu unterstützen. Hierbei ist jedoch darauf zu achten, dass die kognitive Verarbeitungsfähigkeit (Cognitive Load) und die Echtheit der Lernerfahrung (Immersion/Presence) durch die instruktionale Unterstützung nicht negativ beeinflusst werden. In dem Vorhaben soll die bestehende VR-Lernumgebung für medizinische Notfallszenarien (STEP-VR) um eine virtuelle Tutorperson als Ansprechpartner für die Lernenden erweitert werden. Basis hierfür ist ein KI-basiertes Dialogsystem, das beruhend auf maschinellem Lernen flexibel zu verschiedenen Lernszenarien – und perspektivisch auch unterschiedlichen Typen von Lernsoftware - trainiert werden kann. Auf diese Weise kann die virtuelle Tutorperson den Lernenden bedarfsgerecht Rückmeldungen und Hilfestellungen geben, aber auch Hintergrundwissen zum Lernkontext vermitteln. Im nächsten Schritt soll dessen Wirksamkeit auf Nutzungserfahrung, Lernerfolg und kognitive Belastung mit der von traditionellem automatisiertem Expertenfeedback verglichen werden.

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  • Projekt 101310
    Universitätsklinikum Würzburg
    Projekt

    Transfusionsmedizin-Training mit Dummys (TIMMY)

    Im geplanten Projekt TIMMY am Institut für Klinische Transfusionsmedizin am Universitätsklinikum Würzburg werden Dummys mit Kunstblut entwickelt, die den realen Blutkomponenten ähneln und im realitätsgetreuen Simulationstraining zum Einsatz kommen. Damit können im neu etablierten Praktikum erstmals Übungsmöglichkeiten mit Blutkomponenten geschaffen werden. Durch die Verwendung von „Kunstmaterialien“ besteht die Möglichkeit, Studierende in normalen Seminar- und Kursräumen und ohne Infektionsrisiko zu unterrichten.

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Projekt 101719
Projekt

Digital Humanities Ruhr – Future Skills an der Ruhr-Universität Bochum curricular verankern

Anknüpfend an die Zusammenarbeit zur Förderung von Datenkompetenzen (Data Literacy) entwickeln die Ruhr-Universität Bochum (RUB), die Technische Universität Dortmund (TUDO) und die Universität Duisburg-Essen (UDE) Konzepte und Module für die curriculare Verankerung von Digital Humanities (DH). Die drei Partner der Universitätsallianz Ruhr (UAR) integrieren die Kurse und Materialien in ausgewählte Studiengänge und tragen zu einem fach- und hochschulübergreifenden Programm bei, das von allen UAR-Studierenden im Wahlpflichtbereich belegt und perspektivisch mit einem Zertifikat abgeschlossen werden kann. Die Partner bringen sich mit verschiedenen Schwerpunkten ein. Die UDE widmet sich digitalen Methoden der Germanistik und Philologien mit Fokus auf der texttechnologischen Aufbereitung und Auswertung von Korpora, digitalen Editionen und Archiven. Adressiert werden u.a. Korpusanalysen, linguistische Annotationen und die Arbeit mit Metadaten. Die Maßnahmen der RUB zielen auf die fachübergreifende Vermittlung von grundlegenden digitalen Kompetenzen, Werkzeugen und Methoden für die Geistes-/Gesellschaftswissenschaften ab und integrieren dabei den Einsatz von universellen Programmiersprachen wie Python in Studium und Lehre. Die TUDO legt den Schwerpunkt auf den Teilbereich der Algorithmic Literacy. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit werden Studierende befähigt, die Auswirkungen von Algorithmen auf die Gesellschaft zu untersuchen, kritisch zu hinterfragen und zu kommunizieren.

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Maßnahme 100302
Maßnahme

Laterale Führung in der Projektkoordination

Projektkoordinator:innen in Hochschulentwicklungsprojekten tragen Mitverantwortung für den Projekterfolg, haben aber meist keine formale Weisungsbefugnis gegenüber den Teilprojekten und Projektmitarbeitenden. Diese Maßnahme dokumentiert Strategien für eine wirksame Koordination ohne Hierarchie. Der Ansatz basiert auf drei Säulen: aktive Legitimation durch die Projektleitung, Aufbau tragfähiger Arbeitsbeziehungen zu allen Beteiligten und das Schaffen von erkennbarem Mehrwert für das Gesamtprojekt. Ziel ist es, dass die Koordination als hilfreiche Instanz wahrge-nommen wird, nicht als zusätzliche Kontrollschicht.

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Publikation 100087

Einleitung

[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]

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