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Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnNeurologischer Okulomotoriksimulator
Die klinische Untersuchung der Pupillo- und Okulomotorik ist als zentraler Bestandteil der klinisch-neurologischen Diagnostik ein wichtiges Element der medizinischen Ausbildung. Als wichtige ärztliche Untersuchungstechnik ist sie in der Notfallversorgung von Patient:innen mit z.B. Koma, Schwindel oder Doppelbildern unerlässlich. Doch obwohl die Untersuchung technisch einfach ist, stellt die korrekte Erkennung und Zuordnung der Befunde für Studierende eine große Herausforderung dar und muss geübt werden. Da die Symptome nicht willentlich "vorgespielt" werden können und den Studierenden nur eine begrenzte Zahl geeigneter Patient:Innen gegenübersteht, stellt eine computergestützte Simulation hier eine vielversprechende didaktische Chance dar. In dem hier vorgestellten Projekt wird eine interaktive, digitale Simulation der Pupillo- und Okulomotorikuntersuchung entwickelt, die von Studierenden der Medizin deutschlandweit genutzt werden kann. Die Simulation wird entwickelt, ihre Anwendung pilotiert und der mit ihrer Nutzung verbundene Lernerfolg evaluiert, um sie anschließend frei zugänglich zu machen.
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Sehen lernen: Mensch und KI im Vergleich
Viele Studierende und Lehrende der Geisteswissenschaften sind vom digitalen Wandel überfordert und können sich den Einsatz von Künstlicher Intelligenz für Studium, Lehre und Beruf nicht vorstellen. Deshalb möchten wir ein entsprechendes, webbasiertes Schlüsselkompetenzangebot schaffen. Im Zentrum sollen menschliche und maschinelle Lernverfahren stehen, die auf dieselben Inhalte trainiert und getestet werden. Dabei soll ein Schwerpunkt auf der Interpretation visueller Medien liegen. Die Studierenden lernen an ausgewählten Beispielen regelbasiertes und intuitives Bildverstehen an sich selbst kennen, indem sie in mehreren Experimenten gegen Neuronale Netzwerke antreten. Diese Erfahrung wird jeweils als Ausgangspunkt genutzt, um Grundlagen des maschinellen Lernens und ihre Auswirkungen auf den (Studien)alltag auf leicht verständliche Weise zu vermitteln.
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Automatisiertes Feedback zu Diagrammen mit FeeDi
Die Fähigkeit, komplexe Inhalte in Diagrammen darzustellen, ist besonders in MINT-Fächern essenziell – etwa in UML-, Prozess-, Schalt- oder XY-Diagrammen. Doch in großen Lehrveranstaltungen mit bis zu 500 Studierenden ist eine individuelle Korrektur eingereichter Modellierungen kaum möglich. Selbst in kleineren Gruppen entsteht so ein hoher Bewertungsaufwand. In der Lehrveranstaltung Datenbanksysteme der HTWK Leipzig kam das E-Assessment-Tool FeeDi zum Einsatz: Lehrende hinterlegten eine Musterlösung, auf deren Basis Studierende automatisiert grafisches, numerisches und textuelles Feedback zu ihren ER-Diagrammen erhielten. Zudem wurden Bewertungsschemata und Feedbacktexte für typische Fehlerklassen vorbereitet. Ziel war es, Studierenden zeitnahes, prozessbezogenes Feedback zu geben und Lehrende zu entlasten. Die Studierenden erhielten direkt nach der Abgabe farblich markierte Rückmeldungen zu korrekten und fehlerhaften Elementen, numerische Bewertungen (absolut/prozentual) sowie text
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DiKuLe: Planning and decision-making guide for portfolios
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