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Universitätsklinikum Hamburg-EppendorfAdvanced Mastery Learning in der Telemedizin
Telemedizinische und digitale Interaktionen nehmen im ärztlichen Berufsfeld an Bedeutung zu, sind jedoch bisher wenig im Fokus des Medizinstudiums. Ziel des Projektes ist die Unterstützung von Medizinstudierenden im Erwerb von Kompetenzen in Bezug auf telemedizinische ärztliche Kommunikation mit Patient:innen, digital unterstützte klinische Entscheidungsfindungsprozesse sowie digitalen fachlichen Austausch mit Peers und Vorgesetzten über Diagnostik und Behandlung in unbekannten medizinischen Situationen. Die professionelle Weiterentwicklung der Studierenden erfolgt auf Basis von Feedback. Diese Art des Lernens wird als Adaptive Mastery Learning bezeichnet. Ergänzt wird dieser Lernprozess durch Selbsteinschätzung der Studierenden zum Umgang mit Unsicherheit. Unter Mitarbeit von Studierenden, die an einer validierten, formativen telemedizinischen Kompetenzprüfung eines simulierten ersten Arbeitstags im Krankenhaus (TelKomP) teilgenommen haben, werden für die drei digitalen Kompetenzbereiche spezifische Lernmodule und Feedbackinstrumente auf Basis des Adaptive Mastery Learning entwickelt und in ein digitales Kurskonzept integriert. Medizinstudierende im Praktischen Jahr (PJ) erhalten die Möglichkeit, diese Module zu durchlaufen. Nach Teilnahme an dem Kurs nehmen die PJ-Studierenden an TelKomP teil, um ihre Kompetenzentwicklung überprüfen zu können. Die digitale Durchführung des Kurses und der Wirksamkeitsüberprüfung ermöglicht langfristig einen standortunabhängigen Einsatz.
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Embodied Conversational Agents (ECAs) in der Lehre
Die persönliche und individuelle Begleitung von Studierenden ist für gutes Lernen, Wohlbefinden und Freude am Studium von zentraler Bedeutung. Lehrende sind häufig ausgelastet und können die individuelle Betreuung nicht sicherstellen. Die Integration Künstlicher Intelligenz, wie z.B. ChatGPT, in Selbststudium und Lehre erfordert Konzepte, wie KI gewinnbringend für Studierende, Lehrende und Hochschulen eingesetzt werden kann. Wir sehen die Möglichkeit, diese Herausforderungen zu verbinden und KI zur Verbesserung der Studienerfahrung einzusetzen. Unsere Idee ist, einen verkörperten, KI-basierten Assistenten (embodied conversational agent, EAC) zu entwickeln, der sowohl im individuellen Studierendenalltag als auch in der Lehre zum Einsatz kommt. Durch die Verkörperung wird eine personalisierte Interaktionserfahrung erzeugt, die das Training sozialer Kompetenzen ermöglicht und Hochschulangehörige körperlich aktiviert. Sprachfunktion und Mimik reduzieren Barrieren für Studierende mit Beeinträchtigungen. Das Institut für Intelligente Interaktion und Immersive Erfahrung (IIIX) qualifiziert sich für die Durchführung des Projekts durch die Erfahrung in der Entwicklung von KI-Assistenten, die technischen Ressourcen sowie die notwendige Expertise in Pädagogik, inklusiver KI und Informatik. Mit dem UniC möchten wir Studierende in ihren Lernkompetenzen unterstützen, Lehrende entlasten und die Hochschule in eine interaktive und sozial unterstützende Lernumgebung transformieren.
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Der virtuelle Stärkenparcours
5) Der Blick auf die eigenen Stärken und wie diese im Alltag, Studium und späteren Beruf eingesetzt werden können, kommt oft zu kurz im Studienalltag. In diesem Workspace können Studierende ihre eigenen Stärken kennenlernen und erhalten Input zu Themen rund um das Thema Stärkenarbeit. Drei Teilbereiche können durchlaufen werden: Charakterstärken, Fähigkeiten und Bedürfnisse. In Präsenzformaten kann das Thema gemeinsam mit anderen Studierenden angeleitet vertieft werden.
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Praxisleitfaden für den kombinierten Key-Feature-Ansatz der VAN
Diese Praxis-Handreichung der Virtuellen Akademie Nachhaltigkeit (VAN) stellt den kombinierten Key-Feature-Ansatz (kKF-Ansatz) als Methode für kompetenzorientierte digitale Lehr- und Prüfungsformate im Kontext der Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) vor. Ziel des Ansatzes ist es, über reine Wissensabfragen hinauszugehen und insbesondere die Entscheidungs- und Handlungskompetenz von Studierenden zu fördern und sichtbar zu machen. Der Ansatz basiert auf dem aus der medizinischen Ausbildung bekannten Key-Feature-Verfahren, das standardisierte Prüfungsszenarien auf kritische Entscheidungssituationen in Problemlösungsprozessen fokussiert. Im Rahmen des von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) geförderten Projekts KeNobi wurde der Ansatz für den Einsatz in Nachhaltigkeitskontexten adaptiert und weiterentwickelt. Zentrale Elemente sind fallbasierte kKF-Threads, in denen ein Szenario geschildert wird, auf das zunächst Wissens- und Analysefragen folgen, bevor Studierende Entscheidungen treffen müssen. Ergänzt wird dies durch einen vorab klar definierten Erwartungshorizont sowie Feedback-Loops für nicht vollständig korrekte Antworten.
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