Die Digitalisierung verändert das Pflege- und Gesundheitswesen tiefgreifend – von der akuten Erstversorgung über die individuelle Gesundheitsinformation bis hin zur Ausbildung künftiger Pflegefachkräfte. Doch wo entstehen tatsächlich Mehrwerte für Versorgung und Lernen, und wo zeigen sich Grenzen, Risiken oder neue Herausforderungen?

Der vorliegende Sammelband des Innovationszentrums Pflege und Gerontologie (IPG) versammelt drei ausgewählte studentische Forschungsarbeiten, die diesen Fragen praxisnah und evidenzbasiert nachgehen. Im Mittelpunkt stehen aktuelle Themen der digitalen Transformation in Pflege, Versorgung und Bildung – beleuchtet aus unterschiedlichen Perspektiven und mit konkretem Bezug zum beruflichen Alltag.

Die Beiträge im Überblick:

Melanie El Kassem untersucht am Beispiel der App aidminutes.rescue, wie digitale Unterstützungssysteme helfen können, Sprachbarrieren in Notaufnahmen zu überwinden und die Erstversorgung von Patient:innen mit Migrationshintergrund sicherer zu gestalten.
Luisa Fitz geht der Frage nach, wie Menschen ChatGPT zur Selbstdiagnose nutzen. Ihre qualitative Studie macht Chancen wie schnelle, verständliche Information ebenso sichtbar wie Risiken – von Fehleinschätzungen über Verunsicherung bis hin zu Datenschutzfragen – und ergänzt diese um die hausärztliche Perspektive.
Michelle Lichtenberg richtet den Blick auf Lernapps in der generalistischen Pflegeausbildung. Aus Sicht der Auszubildenden zeigt sie, wie digitale Lernangebote heterogene Lerngruppen unterstützen können und welche Anforderungen sie an Gestaltung, Verständlichkeit und Zugänglichkeit stellen müssen.
Der Band richtet sich an Pflegefachkräfte, Pflegepädagog:innen, Praxisanleitende und Pflegemanager:innen sowie an alle, die Versorgungs- und Bildungsprozesse aktiv mitgestalten. Er verbindet wissenschaftliche Fundierung mit unmittelbarer Praxisrelevanz und liefert Impulse für eine reflektierte, lernförderliche und patientenorientierte Gestaltung der digitalen Transformation im Pflege- und Gesundheitswesen.

Herausgegeben von Prof. Dr. Patrick Fehling

Extrait

Inhalt

Vorwort

Das Innovationszentrum Pflege und Gerontologie (IPG)

Die Beiträge auf einen Blick

Herausgeber in Kürze

Digitale Unterstützungssysteme in Notaufnahmen bei Patient:innen mit Migrationshintergrund

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Forschungsfrage

2 Theoretische Fundierung
2.1 Projekt DICTUM
2.2 Die aidminutes.rescue App
2.3 Notaufnahme
2.4 Migration und Gesundheit
2.5 Kommunikation und Sprachbarrieren im Gesundheitswesen
2.6 Kommunikationslösungen in der Notaufnahme

3 Methodik
3.1 Studiendesign, Stichprobe und Ethik
3.2 Hypothesen

4 Ergebnisse
4.1 Datengrundlage
4.2 Zentrale Ergebnisse

5 Methodische Einordnung

6 Fazit

ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose: Eine qualitative Untersuchung der Nutzung, Chancen und Risiken

1 Einleitung

1.1 Relevanz des Themas

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

2 Methodik und Forschungsdesign

2.1 Vorgehen bei der empirischen Erhebung

2.2 Methodenkritik

3 Theoretischer Hintergrund

3.1 Entwicklung künstlicher Intelligenz

3.2 Technologien und Algorithmen hinter KI

3.3 Chatbot ChatGPT

3.4 Anwendungsbereiche und -möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen

3.5 Ethik und Datenschutz

3.6 Rechtliche Rahmenbedingungen

3.7 Vergleich zu anderen Selbstdiagnose-Tools

4 Forschungsergebnisse

4.1 Umsetzung der Forschung

4.2 Darstellung der Forschungsergebnisse

5 Diskussion

5.1 Nutzungsmuster und Motivation der Nutzer:innen

5.2 Chancen und Potenziale von ChatGPT im Rahmen der Selbstdiagnose

5.3 Risiken und Herausforderungen

5.4 Vertrauen in ChatGPT und Abgrenzung zu Ärzt:innen

5.5 Auswirkungen auf die Arzt-Patient:innen-Beziehung

5.6 Auswirkungen auf das Gesundheitsverhalten

5.7 Datenschutz und ethische Implikationen

6 Schlussfolgerung und Handlungsempfehlungen

6.1 Schlussfolgerung

6.2 Handlungsempfehlungen

7 Fazit und Limitationen

Eine qualitative Untersuchung zur Nutzung von Lernapps als digitale Lernunterstützung in der generalistischen Pflegeausbildung bei heterogenen Lerngruppen in Deutschland

1 Einleitung
1.1 Hintergrund, Themenwahl und Relevanz
1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

2 Theoretische Fundierung
2.1 Generalistische Pflegeausbildung
2.2 Heterogenität
2.3 Lernmotivation
2.4 Digitale Lernunterstützung und Lernapps
2.5 Aktueller Forschungsstand

3 Forschungsmethodik und Forschungsdesign
3.1 Methodologische Positionierung
3.2 Forschungsfeldbestimmung
3.3 Datenerhebung und Datenauswertung

4 Forschungsergebnisse
4.1 Deskriptive Darstellung des Samples
4.2 Präsentation der Interviewdaten

5 Diskussion
5.1 Interpretation
5.2 Schlussfolgerungen
5.3 Handlungsempfehlungen

6 Fazit und Limitation

Literaturverzeichnis zum Beitrag 1

Literaturverzeichnis zum Beitrag 2

Literaturverzeichnis zum Beitrag 3

Vorwort

Das Innovationszentrum Pflege und Gerontologie (IPG) steht für ein transdisziplinäres und unabhängiges Forschungsnetzwerk, das sich der innovativen, praxisorientierten und evidenzbasierten Forschung in den Bereichen Pflege und Gerontologie widmet. Ziel des IPG ist es, Wissenschaft und Praxis miteinander zu verbinden und Impulse für die Weiterentwicklung pflegerischer Versorgung, Bildung und Organisation zu geben.

Das IPG bietet Studierenden eine Plattform zur Präsentation ausgewählter Forschungsarbeiten. Veröffentlicht werden Beiträge, die sich besonders durch die Verknüpfung von Theorie und Praxis, ihre Aktualität und ihren Bezug zu relevanten Fragestellungen im Pflege- und Gesundheitswesen auszeichnen. Damit möchten wir den wissenschaftlichen Diskurs fördern, den Austausch mit der Praxis stärken und die Akademisierung in Pflege und Gerontologie sichtbar unterstützen.

Der vorliegende Sammelband richtet sich insbesondere an praktisch tätige Pflegefachkräfte, Pflegepädagog:innen, Praxisanleitende sowie an Pflegemanager:innen in leitenden Funktionen. Thematisch widmet sich der Band aktuellen Fragen der digitalen Transformation in Pflege, Versorgung und Bildung. Die Beiträge greifen unterschiedliche Perspektiven auf Digitalisierung, Unterrichtsentwicklung und Kompetenzförderung auf.

Für die Veröffentlichung wurden die Beiträge redaktionell gekürzt und sprachlich behutsam überarbeitet, um sie für einen breiteren Leserkreis gut zugänglich zu machen. Inhalt, Argumentationslinie und die fachliche Perspektive der Autorinnen bleiben dabei erhalten.

Ich danke den Autorinnen für ihre engagierten Beiträge und freue mich auf den daran anknüpfenden Austausch.

Mit herzlichen Grüßen

Prof. Dr. Patrick Fehling

Das Innovationszentrum Pflege und Gerontologie (IPG)

Das Innovationszentrum Pflege und Gerontologie (IPG) ist ein Forschungsnetzwerk, das sich mit aktuellen Entwicklungen in Pflege, Gerontologie, Pflegebildung und Pflegemanagement befasst. Es verbindet wissenschaftliche Perspektiven mit Fragen aus der Praxis und möchte Impulse für eine zukunftsfähige Versorgung und Bildung setzen.

Mitwirkende im IPG

Prof. Dr. Patrick Fehling, Pflegepädagogik IU Internationale Hochschule, Berlin

Prof. Dr. Melissa Henne, Management im Sozial- u. Gesundheitswesen, Fachhochschule der Diakonie, Bielefeld

Prof. Dr. Abdulillah Polat, Pflegepädagogik IU Internationale Hochschule, Essen

Prof. Dr. Katharina Rädel-Ablass, Pflegewissenschaft IU Internationale Hochschule, Leipzig

Prof. Dr. Marion Roddewig, Gesundheitspädagogik IU Internationale Hochschule, Kassel

Prof. Dr. Klaus Schliz, Pflegemanagement IU Internationale Hochschule, Ulm

Prof. Dr. Maya Stagge, Gerontologie IU Internationale Hochschule, Frankfurt

Mail: info@innovationszentrum-pflege-gerontologie.de

Homepage:www.iu.de/forschung/projekte/ipg/

Die Beiträge auf einen Blick

Beitrag 1

Digitale Unterstützungssysteme in Notaufnahmen bei Patient:innen mit Migrationshintergrund

Melanie El Kassem

Sprachbarrieren gehören in Notaufnahmen für viele Teams zum Alltag – gerade dann, wenn schnelle Entscheidungen gefragt sind. Der Beitrag geht der Frage nach, ob digitale Unterstützungssysteme hier zu einer sichereren und verständlicheren Erstversorgung beitragen können. Am Beispiel der aidminutes.rescue App wird gezeigt, wo Chancen liegen, welche Funktionen aus Sicht des Personals besonders hilfreich sind und welche Hürden einer Nutzung im Klinikalltag entgegenstehen. Der Beitrag ist vor allem für alle interessant, die in Akutsituationen arbeiten oder Versorgungsprozesse mitgestalten. Er verbindet ein hochrelevantes Praxisthema mit einem klaren Blick auf Umsetzbarkeit, Grenzen und mögliche Entwicklungen.

Beitrag 2

ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose: Eine qualitative Untersuchung der Nutzung, Chancen und Risiken

Luisa Fitz

Immer mehr Menschen nutzen ChatGPT auch bei Fragen zu Symptomen, Krankheiten und möglicher Selbstdiagnose. Der Beitrag zeigt, wie Nutzer:innen mit dem Tool umgehen, was sie sich davon versprechen und wo aus ihrer Sicht, aber auch aus hausärztlicher Sicht, die Grenzen liegen. Dabei werden nicht nur Chancen wie schnelle Information und verständliche Sprache deutlich, sondern auch Risiken wie Fehleinschätzungen, Verunsicherung und Datenschutzfragen. Der Text ist besonders lesenswert für alle, die mit Patient:innen arbeiten, gesundheitliche Informationssuche begleiten oder sich mit den Folgen digitaler Entwicklungen im Gesundheitswesen befassen. Er bietet eine gut zugängliche Einordnung eines Themas, das die Praxis längst erreicht hat.

Beitrag 3

Eine qualitative Untersuchung zur Nutzung von Lernapps als digitale Lernunterstützung in der generalistischen Pflegeausbildung bei heterogenen Lerngruppen in Deutschland

Michelle Lichtenberg

Wie können Lernapps Auszubildende in der generalistischen Pflegeausbildung sinnvoll unterstützen – gerade in Lerngruppen mit sehr unterschiedlichen Voraussetzungen? Dieser Beitrag richtet den Blick auf die Erfahrungen von Auszubildenden selbst und fragt danach, welche Apps im Lernalltag tatsächlich hilfreich sind, was motiviert und was eher bremst. Deutlich wird, dass digitale Lernangebote vieles erleichtern können, etwa beim mobilen Lernen oder in der Prüfungsvorbereitung, zugleich aber auch klare Anforderungen an Gestaltung, Verständlichkeit und Zugänglichkeit stellen. Für Lehrende, Praxisanleitende und Bildungseinrichtungen bietet der Beitrag wertvolle Hinweise darauf, wie digitale Lernunterstützung in der Pflegeausbildung lernförderlich eingesetzt werden kann.

Herausgeber in Kürze

Prof. Dr. Patrick Fehling für Pflegepädagogik an der IU Internationale Hochschule am Standort Berlin. Er ist examinierter Gesundheits- und Krankenpfleger und bringt Erfahrungen aus der Pflegepraxis, dem Qualitätsmanagement sowie der akademischen Lehre ein. Seine Schwerpunkte liegen in der Pflegepädagogik, kompetenzorientierten Lehre und pflegewissenschaftlichen Fragen zu Assistenztechnologien in der Pflege.

Digitale Unterstützungssysteme in Notaufnahmen bei Patient:innen mit Migrationshintergrund

Melanie El Kassem

Melanie El Kassem, B.Sc. ist stellvertretende Leitung der Zentralen Notaufnahme am Diakonie Klinikum Jung-Stilling und studiert Medizinpädagogik im Master. Als Krankenschwester verfügt sie über langjährige Erfahrung in der konservativen Intensivpflege sowie in der Akut- und Notfallpflege. Ihre Schwerpunkte liegen in der Notfallversorgung, intensivpflegerischen Praxis, Teamführung und der Verbindung von klinischer Expertise mit pädagogischer Weiterentwicklung.

1 Einleitung

Deutschland ist in Europa eines der wichtigsten Zielländer für Migration. Weltweit liegt Deutschland auf Platz 2 nach den USA (Fachkommission, 2020). 2022 lebten nach Angaben des Statistischen Bundesamtes 23,8 Millionen Menschen mit Migrationshintergrund in Deutschland. Dies ist ein Anstieg von 5,2 % im Vergleich zum Vorjahr. Festzuhalten ist: Deutschland ist ein Einwanderungsland (Fachkommission, 2020).

Im Jahr 2021 wurden ca. 9,8 Millionen Menschen in Notfallambulanzen versorgt, 3,9 % mehr als im Jahr 2020. Dies bedeutet eine tägliche Versorgung von ca. 26.800 Menschen in Deutschland durch Notfallambulanzen (Statistisches Bundesamt, 2022).

1.1 Problemstellung

Da ein Hilfeanspruch nach SGB V nicht nach Nationalität unterschieden wird, werden laut AOK-Bundesverband keine Zahlen ermittelt, die Rückschlüsse auf den behandelten Anteil von Patient:innen mit Migrationshintergrund in Notaufnahmen zulassen würden (Machado, 2019).

Was aber können die Gründe für einen Besuch in Notaufnahmen sein? Eine qualitative Studie, durchgeführt in Berliner Notaufnahmen, zeigte multifaktorielle Gründe auf: Zeitnot und damit verbundene Praxisöffnungszeiten oder auch eine vermeintlich bessere Ausstattung. Zudem konnten Hinweise ausfindig gemacht werden, die aufzeigen, dass zum einen junge und im Arbeitsleben befindliche Personen die Notaufnahme aufsuchten, zum anderen vermehrt Personen mit Migrationshintergrund (Frick et al., 2019).

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Bedeutung von Behandlungen von Patient:innen mit Migrationshintergrund im Setting der Notaufnahmen durch den wachsenden Bevölkerungsanteil stetig zunimmt (Razum et al., 2008). Weiter ist eine erhöhte Nichtteilnahme an präventiven Maßnahmen bei Menschen mit Migrationshintergrund zu beobachten (Rommel et al., 2015). Somit kann hervorgehoben werden, dass der Zugang zur Gesundheitsversorgung für Personen mit Migrationshintergrund erschwert ist, etwa aufgrund von Informationslücken, Sprachbarrieren und Unterschieden im kulturellen Verständnis von Gesundheit und Krankheit (Razum et al., 2008).

Eine der bereits erwähnten Problematiken ist die Sprachbarriere. 2018 sprachen 63 % der Haushalte mit Migrationshintergrund zwar mehrheitlich Deutsch, aber sobald der überwiegende Teil der Haushaltsmitglieder einen Migrationshintergrund aufwies, sank dieser Anteil auf lediglich 44 % (Statistisches Bundesamt, 2019). Die Kommunikation mit nicht deutschsprachigen Patient:innen stellt im klinischen Alltag eine große Hürde dar, wohlwissentlich, dass Kommunikation der Weg zu einer guten Patient:innenversorgung ist (Rhodes & Nocon, 2003).

Gerade in Notfallsituationen, in denen rasche Entscheidungen getroffen werden müssen, ist eine schnelle Überwindung der Sprachbarriere essenziell. Personal in der Notaufnahme ist in akuten Situationen dazu gezwungen, schnell zu handeln; da kann die Aufklärung für eine lebensnotwendige Maßnahme unter Umständen zu einer Herausforderung werden. Medizinisches Personal in Kliniken empfindet eine Sprachbarriere als erhebliche Einschränkung. Es zeigte sich, dass Klinikpersonal zur Überwindung von Sprachbarrieren im Alltag auf sprachkundige Kolleg:innen zurückgreift. Weiter werden häufig Begleitpersonen als Übersetzende genutzt oder digitale Unterstützungssysteme, auf die kostenlos im Internet zurückgegriffen werden kann. Somit wird im klinischen Alltag ein digitales Übersetzungsprogramm für Klinikpersonal als wünschenswert empfunden (Zehnder et al., 2023).

Nun stellt sich die Frage, welches digitale Unterstützungssystem sich für Notaufnahmen eignet. In Studien zu Google Translate konnte aufgezeigt werden, dass die Genauigkeit je nach Sprache variiert. Bei seltenen Sprachen wie Farsi und bei Sprachen mit anderem Schriftbild fiel die Übersetzung teilweise schlechter aus (Taira et al., 2021).

In Notaufnahmen hat ein rasches Handeln Priorität. Ob Ersteinschätzung, Anamnese oder Zustimmung zu notwendigen Eingriffen, all dies passiert oftmals in Zeitnot. Patient:innen müssen fachspezifisch eingeordnet und die entsprechenden Maßnahmen zügig durchgeführt werden (Dietz-Wittstock et al., 2022).

Um hier schnell und effizient Sprachbarrieren zu überwinden, braucht es digitale Unterstützungssysteme, die auf den Einsatz im Notfallsetting zugeschnitten sind. Es sollte schnell und einfach darauf zugegriffen werden können, ohne lange Textphrasen eingeben zu müssen, und jederzeit zur Hand sein, also auf Handy oder Tablet installiert sein. Zudem sollten keine Störungen zustande kommen, wie beispielsweise bei schlechten Internetverbindungen durch WLAN-Verzögerungen oder Ähnliches.

Hierzu lohnt sich ein Blick ans Universitätsklinikum Göttingen. Hier gibt es verschiedene Projekte, um Patient:innen bei Sprachbarrieren mittels digitaler Kommunikationshilfen einen sichereren Umgang bei medizinischen Versorgungsfragen zu gewährleisten. Das Projekt DICTUM Rescue entwickelte eine App für den präklinischen Bereich. Ein Konsortium aus dem Institut für Allgemeinmedizin der Universität Göttingen, der aidminutes GmbH, den Malteser Rettungsdiensten Braunschweig, Königslutter und Wendhausen sowie dem Rettungsdienst des Landkreises Helmstedt entwickelte eine App, die mit über 250 Fragen in 18 verschiedenen Sprachen Informationen mitteilen und erfragen kann (Dictum: Aktuelles, o. J.). Könnte dieses Tool die Lösung für Sprachbarrieren in Notaufnahmen sein? Könnte diese App in Notaufnahmen implementiert werden?

1.2 Zielsetzung und Forschungsfrage

Wie bereits im vorangegangenen Kapitel angerissen, ist die Thematik der Sprachbarriere in der Patient:innenversorgung aktueller denn je.

Daher wird in dieser Forschungsarbeit folgenden Fragen nachgegangen:

- Verbessern digitale Unterstützungssysteme wie die aidminutes.rescue App die Kommunikation und somit die Erstversorgung in Notaufnahmen in Bezug auf nicht deutschsprachige Patient:innen mit Migrationshintergrund?

- Kann die aidminutes.rescue App in den klinischen Alltag von Notaufnahmen implementiert werden und welche Herausforderungen können auftreten?

Diese Fragen wurden anhand einer Stichprobe mittels einer Online-Umfrage untersucht.

2 Theoretische Fundierung

2.1 Projekt DICTUM

Hintergrund für die Entwicklung der aidminutes.rescue App war die Herausforderung, in niedergelassenen Praxen nicht deutschsprachige Patient:innen adäquat zu versorgen. Problem hierbei ist: Im Alltag häufig gut zurechtkommende nicht deutschsprachige Menschen kommen bei der Erläuterung ihrer Beschwerden und Symptomverläufe im Krankheitsfall an die Grenzen ihrer deutschen Sprachkenntnisse. Sind keine dolmetschenden Dritten, also professionelle Dolmetscher:innen, Angehörige oder Personal, in der Nähe, sind Versuche mit „Händen und Füßen“, kostenlose Übersetzungs-Apps oder Zeigetafeln oft die einzige Verständigung. Nicht selten resultiert hieraus eine falsche oder unsichere Richtung der Behandlung und bei Behandelnden wie auch Patient:innen eine große Unzufriedenheit.

2015 entwickelte ein Forscher:innenteam der Universität Lüneburg einen Prototyp für Kommunikationshilfen für türkischsprachige Menschen. Das von 2017 bis 2019 laufende DICTUM-Projekt Friedland, an dem Entwickler:innenteams der Universität Göttingen, der Malteser Hilfsdienst, die Landesaufnahmebehörde Niedersachsen und ein interdisziplinäres Team der später gegründeten aidminutes GmbH beteiligt waren, entwickelte den Prototypen der Universität Lüneburg weiter. Der bereits entwickelte Prototyp der Kommunikationshilfe wurde an die medizinische Versorgung von Geflüchteten im Grenzdurchgangslager Friedland, kurz GDL, angepasst und durch eine Pilotstudie evaluiert (Furaijat et al., 2019).

Die in diesem Zeitraum entwickelte App erlaubte bis dahin die Abfrage der 35 häufigsten allgemeinmedizinischen Beschwerden. Die Patient:innen benutzten diese bereits im Wartezimmer. In der Pilotstudie konnte gezeigt werden, dass der überwiegende Teil der Patient:innen das Tool gut verständlich fand und es dementsprechend nutzergerecht eingesetzt werden konnte. Zum Projektende wurde ein weiteres Modul für komplexe Medikationseingabe und Terminabsprache eingeführt. Aufgrund des positiven Verlaufs der App konnte das weiterführende DICTUM-Rescue-Projekt ins Leben gerufen werden, um die substanzielle Verständigung im Rettungsdienst zu verbessern (Furaijat et al., 2019).

2.2 Die aidminutes.rescue App

Die aidminutes.rescue App ermöglicht dem Rettungsdienstpersonal die Kommunikation mit fremdsprachigen Patient:innen. Der Rettungsdienst kann mit dieser App symptom- und situationsbezogene Fragen stellen. Die App wurde auf vier Rettungswachen in Ostniedersachsen über ein halbes Jahr auf ihre Bedienbarkeit, Nutzbarkeit und Attraktivität auf Rettungsdienstfahrzeugen wie auch Notarzteinsatzfahrzeugen hin getestet. Bereits nach dieser kurzen Testphase konnte die App gute Werte in Nutzbarkeit und Attraktivität verzeichnen (Müller et al., 2022).

600 feste Phrasen können in 18 Sprachen übersetzt werden. Alle Texte wurden von Muttersprachler:innen eingesprochen. Zudem wurden Dialekte berücksichtigt. Die App ist offline nutzbar, mit Ausnahme der Gebärdensprache. Dies erlaubt den Einsatz unabhängig vom Netz. Weiter können Fragen an Dritte gerichtet werden, falls beispielsweise der oder die Patient:in nicht kontaktierbar wäre. Zusätzlich gibt es kindgerechte Formulierungen und Gebärdensprache (aidminutes.rescue, o. J.).

Darüber hinaus können alle Sprachen als Bedienungssprache konfiguriert werden. Die App ist daher auch für Rettungsdienste in anderen Ländern geeignet. Die herunterladbare Version speichert keine Daten und es wird kein Standorttracking durchgeführt. Die Versionen sind für Apple- und Android-Endgeräte verfügbar. Die App hat zudem eine COVID-19-Erweiterung und damit spezifische Fragen zum Impfstatus (Dictum: Aktuelles, o. J.).

Vor der Sprachauswahl werden Alter und Geschlecht definiert, sodass geschlechtsspezifische Inhalte freigeschaltet werden. Inhaltlich wurde die App an das Ersteinschätzungs-Schema ABCDE, also Airway, Breathing, Circulation, Disability, Environment, angepasst. Darüber hinaus ist in einer weiteren Kategorie die Abfrage von Symptomen, Beschwerden und Ereignissen möglich.

Alle Texte können per Sprachausgabe wiedergegeben werden oder als Text. Die Fragen sind als Ja-Nein-Fragen konzipiert. So kann auch per Mimik und Gestik geantwortet werden (Müller et al., 2022).

Am Ende des Einsatzes ist es möglich, ein zusammenfassendes Protokoll nach dem gängigen SAMPLER-System, also symptoms, allergies, medications, past medical, last oral intake, events prior to incident, risk factors, zu erstellen. Per QR-Code kann das anonymisierte Protokoll an die gängigen digitalen Systeme des Rettungsdienstes übertragen werden. Nach Beendigung des Einsatzes werden keinerlei Daten gespeichert (aidminutes.rescue, o. J.).

Abschließend ist zu bedenken: Notfalleinsätze sind jedes Mal individuell und situativ anders. Die Menschen, auf die getroffen wird, sind neu und vielfach in einer für sie persönlich angsteinflößenden Situation. In der Kürze der Zeit müssen Dinge erfasst und durch das Rettungsdienstpersonal entschieden werden. Diese App kann in solchen Situationen eine bessere Kommunikation zwischen Patient:innen und Rettungsdienstpersonal herstellen. Dies kann mehr Sicherheit auf beiden Seiten ermöglichen (Müller et al., 2022).

2.3 Notaufnahme

Patient:innen profitieren von einer interdisziplinären Notaufnahme, in der alle diagnostischen, therapeutischen und pflegerischen Maßnahmen aus einer Hand erfolgen. Interdisziplinäre Notaufnahmen haben im englischsprachigen Raum eine lange Tradition und nehmen oft den größten Bereich eines Krankenhauses ein (Fleischmann & Walter, 2007).

Notfallversorgung findet 365 Tage im Jahr rund um die Uhr statt. Sie kann auf drei Ebenen stattfinden. Der oder die Patient:in stellt sich nach subjektiver Einschätzung der Beschwerden bei dem oder der niedergelassenen Hausärzt:in vor, ruft einen Rettungsdienst oder sucht eigenständig die Notaufnahme auf (Regierungskommission für eine moderne und bedarfsgerechte Krankenhausversorgung, 2023). Die Behandlung medizinischer Notfälle übernehmen in Deutschland also verschiedenste Institutionen: Rettungsdienste, Notaufnahmen in Krankenhäusern, ambulante Versorgung während der Praxisöffnungszeiten durch niedergelassene Vertragsärztinnen oder der ärztliche Bereitschaftsdienst außerhalb der Öffnungszeiten sowie an Wochenenden und Feiertagen (Zentralinstitut für die kassenärztliche Versorgung in Deutschland, 2021).

Für Patient:innen, aber auch für Dritte, stellt sich die Notfallsituation als drohende oder bereits eingetretene Schädigung in der Selbstwirksamkeit dar. Es ist also schwer für Laien zu unterscheiden, wann Symptome zu einem medizinischen Notfall werden (Dietz-Wittstock et al., 2022).

Diese vielfältige ambulante Versorgungslandschaft macht es kompliziert, das richtige Angebot zu nutzen und entsprechend zu agieren, insbesondere auch für nicht deutschsprachige Patient:innen (Kübler & Wöhrmann, 2023).

2.4 Migration und Gesundheit

2019 migrierten weltweit legal 272 Millionen Menschen. Zu unterscheiden ist die allgemeine Migration und die Zwangsmigration, die Fluchtmigration. Migration kann allgemein als zentrales Element der Anpassung von Menschen an Herausforderungen im sozialen, politischen und wirtschaftlichen Umfeld verstanden werden (Schirilla, 2023).

Das Wort Migration stammt vom lateinischen migratio und bedeutet Wanderung, migrare bedeutet wandern oder wegziehen. Im Duden wird Migration im Sinne der Soziologie als „Abwanderung in ein anderes Land, in eine andere Gegend, an einen anderen Ort“ definiert (Migration, Duden, o. J.). Das Statistische Bundesamt definiert Personen mit Migrationshintergrund als entweder selbst eingewandert oder als Personen, bei denen ein Elternteil aus dem Ausland nach Deutschland eingewandert ist (Statistisches Bundesamt, 2023).

Migrant:innen sind eine vielschichtige Gruppe. Nicht immer ist damit eine Person gemeint, die selbst eingewandert ist; unter Umständen liegt keine eigene Migrationserfahrung vor, sondern die Zuordnung wird durch die Herkunftsfamilie geprägt. Charakteristisch ist allerdings, dass sich Personen mit Migrationshintergrund in einer Einwanderungsgesellschaft bewegen. Sie orientieren und modifizieren sich zwischen der Herkunftskultur und der Kultur der Aufnahmegesellschaft.

Gesundheit ist dabei komplex und nicht allein auf Migration zurückzuführen. Zur Thematik Gesundheit und Migration fällt auf, dass in Deutschland nur wenige Daten existieren, die eine genauere Aussage zulassen (Die Beauftragte der Bundesregierung für Migration, Flüchtlinge und Integration, 2021).

Darüber hinaus gilt es, bei der Gesundheit von Personen mit Migrationshintergrund unter anderem Teilhabechancen, die sozioökonomische Lage, Alter, Geschlecht, Aufenthaltsdauer, Aufenthaltsstatus, Sprachkenntnisse, den eigenen oder familiären Migrationsprozess sowie das Zugehörigkeitsgefühl zur Gesellschaft im Ankunftsland und die damit unter Umständen einhergehenden Diskriminierungserfahrungen zu berücksichtigen. So spielen die Umstände der Migration eine wesentliche Rolle. Menschen, die aus Kriegsgebieten geflüchtet sind, haben nicht selten traumatische Erlebnisse hinter sich (Hövener & Wieler, 2023). Diese Erlebnisse, häufig auch in Verbindung mit Diskriminierungserfahrungen, zeigen sich im Bereich der seelischen Gesundheit von Menschen mit Migrationshintergrund in vermehrten psychischen Erkrankungen (Gühne et al., 2019). Darüber hinaus sind die eingeschränkten Zugangschancen zu gesellschaftlichen Ressourcen wie Arbeitsmarkt und Bildung, aber auch zur Gesundheitsversorgung, mit einzukalkulieren. Nicht nur die vielfachen und unübersichtlichen Zugangswege zur ambulanten Versorgung, sondern auch die mangelnde oder gänzlich fehlende Kenntnis von Präventivmaßnahmen und deren Inanspruchnahme könnte zu Beeinträchtigungen der Gesundheit von Menschen mit Migrationshintergrund führen (Rommel et al., 2015).

2.5 Kommunikation und Sprachbarrieren im Gesundheitswesen

Kommunikation, aus dem lateinischen communicare, bedeutet mitteilen oder sich besprechen. Sie umfasst einen Prozess, in dem einzelne Personen oder Gruppen Informationen an andere Personen oder Gruppen vermitteln. Kommunikation kann verschiedene Funktionen haben: Informationen übermitteln, Motivation ausdrücken, bewirken oder etwas zum Ausdruck bringen. Dies alles kann verbal und nonverbal stattfinden (Bierhoff, 2021).

Das komplexe, unvorhersehbare und dynamische Arbeitsaufkommen in der Notaufnahme stellt eine große Herausforderung an medizinisches Personal dar (Slade, 2015). Patient:innen in Notaufnahmen befinden sich in Ausnahmesituationen. Sie und ihre Angehörigen haben daher oft Angst und sind unsicher. Eine adäquate und aufklärende Kommunikation ist deshalb ein Mittel des medizinischen Personals in Notaufnahmen, um die Angst von Patient:innen zu verringern (Mawaddah, 2023, S).

Laut Bundesministerium für Gesundheit und dem Bundesministerium für Justiz hat jede:r Patient:in das Recht auf adäquate Verständigungsmöglichkeiten und angemessene Aufklärung sowie Beratung. Auch eine sorgfältige und qualitative Behandlung gehört dazu (Die Beauftragte der Bundesregierung für Migration, Flüchtlinge und Integration, 2014).

Kultur- und sprachbedingte Barrieren können die gesundheitliche Versorgung im Krankenhaus verschlechtern. Missverständnisse im Arbeitsalltag aufgrund von Sprachbarrieren können zu Fehldiagnosen und Mehrfachuntersuchungen führen (Kletečka-Pulker, 2016).

2.6 Kommunikationslösungen in der Notaufnahme

Sprachbarrieren im Krankenhaus gehören zum täglichen Dilemma in Notaufnahmen. In Deutschland geben 42 % des Klinikpersonals an, einen Verbesserungsbedarf in der Kommunikation mit nicht deutschsprachigen Patient:innen zu sehen (Die Beauftragte der Bundesregierung für Migration, Flüchtlinge und Integration, 2015). Für jede Gelegenheit professionelle Dolmetscher:innen zur Hand zu haben, wäre sicherlich die rechtssicherste und zugleich eine sehr gute Lösung, aber auch ein kostenintensiver Ansatz zur Überwindung von Sprachbarrieren.

Daher wird im Klinikalltag nach Behelfslösungen gesucht. Diese finden sich in Begleitpersonen oder Angehörigen; auch Kinder und Jugendliche werden zum Übersetzen herangezogen (Kletečka-Pulker, 2016). Angehörige und Bekannte als Ad-hoc-Übersetzende können dazu führen, dass Fehlinformationen und Übersetzungsfehler im Feld der medizinischen Terminologie entstehen. Barrieren finden sich aber auch in der emotionalen Verbundenheit.

Häufig genutzt und auch besser ist die Variante, bilinguales pflegerisches oder ärztliches Personal zum Übersetzen hinzuzuziehen. Nachteilig ist hier, dass das Personal der Notaufnahmen unter Umständen aufwendig nach passendem Personal innerhalb der Klinik suchen muss; dies führt zu einer Bindung zeitlicher Ressourcen. Ähnlich ist es auf Seiten des übersetzenden Personals: Während der Übersetzung werden die eigentlichen Tätigkeiten nicht erledigt (David et al., 2021). Frust und Stress können das Ergebnis sein, sowohl auf Seiten des Personals als auch auf Seiten der Patient:innen (David, 2023).

Google Translate ist günstig, schnell einsatzbereit und stellt somit eine naheliegende Alternative im Klinikalltag dar. Allerdings zeigen Studien, dass die Genauigkeit je nach Sprache und Anwendung variiert. Probleme traten insbesondere dann auf, wenn es um Medikamente, Dosierungen oder komplexere medizinische Inhalte ging. Auch nach Überarbeitungen des Algorithmus zeigten sich weiterhin Unterschiede zwischen den Sprachen. Somit variiert Google Translate wesentlich nach der genutzten Sprache und erscheint im klinischen Gebrauch nicht in allen Situationen als verlässlich (Khoong et al., 2019; Taira et al., 2021).

Eine vielversprechende Alternative, um Sprachbarrieren in Notaufnahmen zu überwinden, sind professionelle Dolmetscher:innen. Diese können Kommunikationsfehler und damit verbundene gesundheitliche Risiken bei Patient:innen vermindern. Es steigert die Zufriedenheit der Patient:innen und gleichzeitig die des medizinischen Personals (Abbato et al., 2019). Weitere Vorteile einer frühzeitigen korrekten Übersetzung durch Dolmetscher:innen zeigen verkürzte Liegedauern. So konnte in einer australischen Studie eine verkürzte Liegedauer in Notaufnahmen dokumentiert werden (Abbato et al., 2019). Trotz dieser Vorteile sind entsprechende Dienste in Deutschland nur wenig vertreten. Von 38 Unikliniken gaben lediglich 14 an, in der Woche und an Wochenenden über einen Dolmetscherdienst zu verfügen. Als Grund dafür kann der hohe finanzielle Aufwand genannt werden. Kosten für Sprachmittlung sind laut SGB V keine Leistung der gesetzlichen Krankenkasse. Im Widerspruch dazu steht allerdings, dass es Aufgabe der Ärzt:innen ist, dafür zu sorgen, dass Aufklärungen von nicht deutschsprachigen Patient:innen verstanden werden (Martin, 2022).

Es wird deutlich: Nicht nur die multiplen kulturellen Aspekte in der Notfallversorgung von Patient:innen mit Migrationshintergrund fordern medizinisches Personal heraus, auch die damit verbundene Sprachbarriere ist eine der größten Schwierigkeiten im klinischen Alltag. Im Umgang mit nicht deutschsprachigen Patient:innen im Notfallsetting ist Sprache eines der wichtigsten Mittel, um schnelle Hilfe zu generieren. Sprache kann Bedürfnisse erfragen, Maßnahmen erklären, Sicherheit vermitteln und Trost spenden. Ein Nicht-Verstanden-Werden führt weiter zu Verunsicherung auf Seiten der Patient:innen, die damit in ständiger Angst und Unsicherheit sind, ob und wie eine ausreichende Verständigung zustande kommt und ob sie wirklich Abhilfe bekommen (Pluntke, 2016).

3 Methodik

3.1 Studiendesign, Stichprobe und Ethik

Für die Beantwortung der Forschungsfrage, inwieweit die Kommunikation mit nicht deutschsprachigen Patient:innen mit Migrationshintergrund innerhalb der Notaufnahme durch die aidminutes.rescue App verbessert wird, wurde eine quantitative Forschung gewählt. Die Datenerhebung wurde mittels Onlinefragebogen durchgeführt. Die relevante Grundgesamtheit setzt sich aus medizinischem Personal in Notaufnahmen zusammen; sie wurde anhand einer Stichprobe erhoben.

Die vorliegende Forschungsarbeit erreichte im Untersuchungszeitraum eine Stichprobengröße von N = 167. Mit dieser Stichprobengröße konnte für die Fragestellung eine zufriedenstellende Datengrundlage erreicht werden.

Im Fragebogen gab es im Vorfeld eine Aufklärung über den Datenschutz und die freiwillige Einwilligung zur Teilnahme. Darüber hinaus wurden keine persönlichen Daten gespeichert, die Rückschlüsse auf die Befragten zulassen.

3.2 Hypothesen

Aus den Forschungsfragen, ob digitale Unterstützungssysteme am Beispiel der aidminutes.rescue App die Kommunikation und Erstversorgung bei nicht deutschsprachigen Patient:innen mit Migrationshintergrund in Notaufnahmen verbessern können und ob sich diese in den Klinikalltag integrieren lässt und welche Herausforderungen auftreten können, lassen sich folgende Hypothesen ableiten:

Hypothese 1: Digitale Unterstützungssysteme am Beispiel der aidminutes.rescue App können die Kommunikation und Erstversorgung in Notaufnahmen mit nicht deutschsprachigen Patient:innen mit Migrationshintergrund erleichtern.

Hypothese 2: Die aidminutes.rescue App kann in den Klinikalltag der Notaufnahme implementiert werden.

Hypothese 3: Es können Herausforderungen für die Implementierung auftreten.

Hypothese 0: Digitale Unterstützungssysteme wie die aidminutes.rescue App können die Kommunikation und Erstversorgung in Notaufnahmen bei nicht deutschsprachigen Patient:innen mit Migrationshintergrund nicht verbessern.

4 Ergebnisse

4.1 Datengrundlage

In dieser Forschungsarbeit wurde ein Onlinefragebogen auf dem Portal Empirio erstellt. Der Fragebogen besteht insgesamt aus 14 Items, wovon fünf Fragen offen gestaltet sind.

Der Fragebogen war insgesamt vier Wochen aktiv, vom 19. November 2023 bis 15. Dezember 2023, und wurde über soziale Medien sowie zusätzlich durch das Versenden von E-Mails an Fachgesellschaften und Fachweiterbildungsstätten verteilt.

Die Umfrage schloss am 15. Dezember 2023 mit einer Stichprobengröße von N = 167 ab; es gab keine Ausschlüsse. Die durchschnittliche Bearbeitungsdauer lag bei 6 Minuten und 58 Sekunden. Zur Aufbereitung und Auswertung der Daten wurde das Programm IBM SPSS Statistics in Version 28 benutzt.

4.2 Zentrale Ergebnisse

In der Befragung waren die Mitarbeiter:innen von Notaufnahmen, die nicht länger als fünf Jahre dort arbeiteten, mit 43,1 % der größte Anteil der Befragten. Einen weiteren großen Anteil machten die Mitarbeitenden aus, die bereits mehr als zehn Jahre in der Notaufnahme arbeiteten. Dieser Anteil betrug 35,9 %.

Bei der Einschätzung der Befragten, wie oft im Klinikalltag die Problematik der Sprachbarriere aufkam, gaben von 167 Befragten 57,5 % an, täglich mit Sprachbarrieren konfrontiert zu werden, 31,7 % mehrmals pro Woche und lediglich 2,4 % mehrmals im Monat.

Ein Zusammenhang zwischen den Berufsjahren in einer Notaufnahme und einer häufig wiederkehrenden Sprachbarriere konnte in dieser Forschungsarbeit nicht festgestellt werden. Dafür zeigte sich, dass unabhängig von den Berufsjahren eine App mehrheitlich vom medizinischen Personal als praktikabel gesehen wird.

Nach der Frage, welcher Prozess in Notaufnahmen am herausforderndsten ist, wenn es um Sprachbarrieren geht, gab das medizinische Personal an, dass die Anamnese mit 94,0 % und die Ersteinschätzung mit 79,6 % die herausforderndsten Momente in der Erstversorgung darstellen. Eine Sprachbarriere mit nicht deutschsprachigen Patient:innen kommt damit fast täglich in Notaufnahmen vor und erschwert die medizinische wie auch die pflegerische Arbeit erheblich.

Besonders auffällig ist in diesem Zusammenhang, dass 68,3 % der Befragten angaben, kein unterstützendes Tool in ihrer Notaufnahme vorliegen zu haben. Unter den bereits genutzten Lösungen wurde Google Translate mit 40 Nennungen am häufigsten genannt. Darauffolgend wurden Dolmetscherdienste und Bildtafeln beziehungsweise Sprachlexika mit jeweils neun Nennungen aufgeführt. Acht Befragte gaben an, eine Übersetzungs-App zu nutzen, sechs Befragte nutzten in der Notaufnahme Sprachcomputer und zwei nannten ausländische Kolleg:innen.

Auf die Frage, wie nützlich eine digitale Unterstützung in Form einer App eingeschätzt wird, gaben 98,2 % der Befragten an, dies für sinnvoll zu erachten.

Im Rahmen des Fragebogens konnten die Befragten verschiedene Funktionen der aidminutes.rescue App beurteilen und einschätzen, ob diese in den Klinikalltag einer Notaufnahme übertragen werden könnten. Die Zustimmung zu den gezeigten Funktionen fiel insgesamt positiv aus. Je nach dargestellter Funktion lag sie zwischen 64,1 % und 82,0 %. Positiv bewertet wurden unter anderem die Audiofunktion, die Textausgabe in der gewählten Sprache, die Möglichkeit zur bildlichen Schmerzlokalisation sowie die Protokollfunktion.

Eine Frage beschäftigte sich mit den Hindernissen, die es seitens des Arbeitgebers oder der Arbeitgeberin geben könnte, um ein digitales Unterstützungssystem in der Klinik einzuführen. Dort gaben die Beschäftigten in Notaufnahmen mit 78,4 % die Kosten als signifikanteste Barriere für die Einführung eines Tools für Sprachbarrieren an. Mit 61,1 % wurden technische Voraussetzungen genannt, weiter mit 42,5 % Problematiken beim Datenschutz und mit 31,1 % eine negative Einstellung seitens des Klinikpersonals gegenüber digitalen Systemen. Damit wird deutlich, dass Mitarbeitende in Notaufnahmen Herausforderungen in der Implementierung eines digitalen Unterstützungssystems sehen.

Wenn Anforderungen an ein digitales Unterstützungssystem für Sprachbarrieren benannt werden sollten, war es dem medizinischen Personal wichtig, dass dieses mit 89,2 % bedienerfreundlich gestaltet ist, unabhängig von der Internetqualität mit 75,4 % nutzbar ist, für Tablets und Handy mit 76,6 % geeignet ist und über nutzerdefinierte beziehungsweise oft verwendete Textbausteine oder Phrasen mit 52,6 % verfügt.

Als Vorteile eines digitalen Unterstützungssystems wurden mit 85,0 % mehrheitlich das Verhindern von Fehleinschätzungen in Bezug auf die Beschwerden der Patient:innen genannt. Weiter sah das medizinische Personal von Notaufnahmen einen Vorteil in der Verringerung von Missverständnissen mit 80,2 % sowie in einer besseren Qualität der Patient:innenversorgung mit 77,8 %.

Abschließend zeigt sich, dass die Hypothese 0, digitale Unterstützungssysteme wie die aidminutes.rescue App könnten die Kommunikation und Erstversorgung in Notaufnahmen nicht verbessern, widerlegt werden konnte. Das medizinische Personal sah nicht nur in Sprachbarrieren ein häufiges Problem, sondern empfand ein digitales Unterstützungssystem im Sinne einer App mit 98,2 % als sinnvoll. Darüber hinaus wurde die aidminutes.rescue App von medizinischem Personal in Notaufnahmen mehrheitlich als wünschenswert und praktikabel eingeschätzt.

5 Methodische Einordnung

Ein Nachteil von Fragebögen kann darin bestehen, dass es nicht möglich ist, Verständnisprobleme während des Beantwortens zu erläutern (Finne, 2021). Um diesen Nachteil weitestgehend auszugleichen, wurde der entstandene Fragebogen im Vorfeld an Testpersonen ausgegeben.

Die externe Validität kann eingeschränkt sein, wenn beispielsweise keine Kontrolle über die Befragungssituation herrscht. Dies ist hier der Fall, da keine kontrollierte Umgebung geschaffen werden konnte (Hussy et al., 2018).

Weitere Kritik könnte die Auswahl der Fragen betreffen. Um beispielsweise den Effekt von Unverständnissen zu verringern, wäre eine genauere Beschreibung der im Fragebogen vorgestellten Funktionen im Fließtext sinnvoll gewesen. Außerdem kann eine bildlich aufgezeigte Funktionsweise eines digitalen Tools nicht den gleichen Stellenwert in der Bewertung haben wie das praktische Ausprobieren einer App.

6 Fazit

Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit war es, herauszufinden, inwieweit die Kommunikation mit nicht deutschsprachigen Patient:innen mit Migrationshintergrund innerhalb der Notaufnahme durch digitale Unterstützungssysteme verbessert werden kann. Hierfür wurde die im präklinischen Bereich genutzte aidminutes.rescue App als Beispiel verwendet und erwogen, inwieweit es möglich ist, diese in den Bereich der Notaufnahme zu implementieren. Dafür galt es, den Bedarf für digitale Unterstützungssysteme in Notaufnahmen zu ermitteln und zu prüfen, ob die aidminutes.rescue App in den Klinikalltag integriert werden kann.

In dieser Studie konnte aufgezeigt werden, dass Sprachbarrieren in Notaufnahmen ein fast tägliches Problem für Klinikpersonal darstellen. Ein Zusammenhang zwischen Berufsjahren und einer zunehmenden Problematik konnte nicht aufgezeigt werden. Allerdings wurde deutlich, dass unabhängig von den Berufsjahren eine wiederholt auftretende Sprachbarriere im Klinikalltag vom medizinischen Personal wahrgenommen wird.

Es konnte dargelegt werden, dass trotz wiederkehrender Sprachbarrieren nur wenige Notaufnahmen digitale Tools für ihr Setting nutzen. Außerdem zeigte sich in der Befragung, dass auch Klinikpersonal, das bereits Tools nutzt, beispielsweise in Form von Sprachcomputern oder Dolmetscher:innen, ein digitales Unterstützungssystem als wünschenswert empfindet. Ebenso fiel die Bewertung der vorgestellten Funktionen der aidminutes.rescue App überwiegend positiv aus. Damit konnte gezeigt werden, dass eine Einführung der App in Notaufnahmen grundsätzlich möglich erscheint und von medizinischem Personal als praktikabel eingeschätzt wird.

Zu bedenken ist dabei: Sicherlich gibt es viele Schnittpunkte zwischen dem präklinischen Bereich und dem Setting von Notaufnahmen. Dennoch wird erkennbar, dass die aidminutes.rescue App gut im Notfallsektor nutzbar ist, aber unter Umständen Anpassungen stattfinden müssen, um die zusätzlichen Anforderungen des Settings in Notaufnahmen zu berücksichtigen.

Aufschlussreich ist zudem das Resultat bei der Fragestellung, welche Tools bereits in Notaufnahmen genutzt werden. 31,7 % gaben an, ein Tool zu nutzen. Von diesen insgesamt 53 Personen nannten 30 Google Translate. Im Hinblick auf vorangegangene Studien ist jedoch fraglich, ob Google Translate im Notfallsetting für alle Konstellationen ein ausreichend geeignetes Instrument darstellt. Studien zeigten eine begrenzte Genauigkeit, insbesondere bei der Patient:innenaufklärung, bei Medikamenten und Dosierungen sowie in Abhängigkeit von der jeweiligen Sprache (Khoong et al., 2019).

Insgesamt zeigt sich, dass medizinischem Personal trotz häufiger Berührungspunkte mit Sprachbarrieren nur selten analoge oder digitale Hilfen zur Verfügung stehen. Zugleich konnte dargelegt werden, dass sich Klinikpersonal eine App wie die aidminutes.rescue App in ihrem Alltag als nützlich und praktikabel vorstellen kann.

Gleichwohl werden auch die Herausforderungen gesehen, die eine Implementierung seitens der Klinik mitbringen kann. Kosten, aber auch bereitgestellte Technik, sind nicht zu unterschätzende Faktoren bei der Einführung digitaler Unterstützungssysteme in Krankenhäusern.

Für die Praxis bedeutet dies: Zwischenmenschliche Kommunikation ist die Basis einer professionellen Beziehung zwischen medizinischem Personal und Patient:innen. In einer gesundheitlichen Ausnahmesituation kann adäquate Kommunikation Sicherheit ausstrahlen und stressreduzierend wirken. Ein geeignetes digitales Unterstützungssystem für Sprachbarrieren in Notaufnahmen kann deshalb einen wichtigen Beitrag leisten, um Verständigung zu erleichtern, Missverständnisse zu reduzieren und die Versorgungssicherheit zu stärken.

Insgesamt zeigt diese Forschungsarbeit, dass die aidminutes.rescue App trotz bestehender Herausforderungen ein erfolgversprechendes Instrument zur gelingenden Kommunikation mit nicht deutschsprachigen Patient:innen in Notaufnahmen sein kann.

ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose: Eine qualitative Untersuchung der Nutzung, Chancen und Risiken

Luisa Fitz

Luisa Fitz, B.A. ist Kundenberaterin bei einer Krankenkasse und bringt Erfahrungen aus Physiotherapie, Rehabilitation und ambulanter Versorgung mit. Als ausgebildete Physiotherapeutin und Gesundheitsmanagerin verbindet sie therapeutische Praxis mit Beratungskompetenz im Gesundheits- und Finanzdienstleistungsbereich. Ihre Schwerpunkte liegen in Gesundheitsmanagement, Versorgungsstrukturen, Kundenberatung und Schnittstellenmanagement.

1 Einleitung

Digitale Technologien gewinnen im Alltag vieler Menschen zunehmend an Bedeutung. Insbesondere im Gesundheitsbereich zeigt sich ein wachsender Trend zur Nutzung digitaler Angebote für die persönliche Gesundheitsvorsorge. Innerhalb dieser Angebote nimmt künstliche Intelligenz eine bedeutsame Rolle ein. Laut einer Studie des Nürnberger Instituts für Marktentscheidungen e. V. aus dem Jahr 2024 (Kaiser et al., 2024) haben 64 Prozent der deutschen Bevölkerung bereits vom Chatbot „ChatGPT“ gehört. Rund 30 Prozent nutzen das Tool regelmäßig, wobei 18 Prozent der Nutzer:innen ChatGPT gezielt im Rahmen von Empfehlungen für die persönliche Gesundheit sowie zur Gesundheitsvorsorge und Selbstdiagnose nutzen (Kaiser et al., 2024).

Diese Zahlen verdeutlichen, dass sich ChatGPT innerhalb kürzester Zeit als leicht zugänglicher Informationsdienst im Gesundheitsbereich etabliert hat. Während dies große Chancen etwa in der frühzeitigen Information oder Unterstützung von Patient:innen bietet, wirft diese Entwicklung gleichzeitig Fragen zu Risiken, der Vertrauenswürdigkeit und den Grenzen der künstlichen Intelligenz (im Folgenden KI) auf.

Vor diesem Hintergrund widmet sich diese Forschungsarbeit der Frage, wie Menschen ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose nutzen, welche Chancen sie und Ärzt:innen darin sehen und welche potenziellen Risiken bestehen. Ziel ist es, durch eine qualitative Untersuchung ein tieferes Verständnis für die Nutzungsmotive, Erfahrungen und Bewertungen von Nutzer:innen und Hausärzt:innen zu gewinnen und damit einen Beitrag zur aktuellen Diskussion über den Einsatz von KI im Gesundheitswesen zu leisten.

1.1 Relevanz des Themas

In Zeiten zunehmender Digitalisierung spielt das Internet eine zentrale Rolle bei der Informationssuche zu gesundheitlichen Themen. Immer mehr Patient:innen greifen bei Beschwerden oder Symptomen nicht sofort auf ärztliche Hilfe zurück, sondern recherchieren zunächst eigenständig im Internet. Mit dem Erscheinen von ChatGPT im November 2022 hat sich dieses Suchverhalten vieler Nutzer:innen nochmals verändert. Erstmals steht ein frei zugänglicher, KI-basierter Chatbot zur Verfügung, der in Echtzeit und rund um die Uhr auf Fragen reagieren kann (Krüger et al., 2024).

ChatGPT liefert dabei keine bloße Auflistung, sondern formuliert zusammenhängende Antworten, die oft als verständlich, hilfreich und auch vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Dies macht das Tool für viele Patient:innen zu einer potenziellen ersten Anlaufstelle (Sun et al., 2024). Betrachtet man die bekannten Probleme des Fachkräfte- und Ärzt:innenmangels in Deutschland sowie die überlaufenen Hausarztpraxen, erhält die KI und die Nutzung von ChatGPT im Gesundheitssektor eine weitere wichtige Bedeutung (Kempe, 2024). Insbesondere im deutschsprachigen Raum fehlen dazu bislang jedoch qualitative Studien, die die subjektiven Erfahrungen und Einschätzungen aus der Sicht der Nutzer:innen sowie Hausärzt:innen beleuchten.

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

Der wissenschaftliche Diskurs zur Nutzung von ChatGPT zur Selbstdiagnose wird bislang vorwiegend theoretisch und quantitativ geführt, während qualitative Perspektiven nur vereinzelt berücksichtigt werden. Diese Forschungslücke bildet den Ausgangspunkt der vorliegenden Forschungsarbeit, die sich zum Ziel setzt, die Nutzung zur Selbstdiagnose und die daraus entstehenden Chancen und Risiken für den Gesundheitsbereich qualitativ zu untersuchen. Folgende Forschungsfragen sollen beantwortet werden:

1. Wie wird ChatGPT von Nutzer:innen zur Unterstützung von Selbstdiagnosen und Einschätzungen genutzt?

2. Welche Chancen und Risiken sehen Nutzer:innen in der Nutzung von ChatGPT bei Fragen rund um Symptome und Krankheiten?

3. Wie beeinflusst die Nutzung das Verhalten und die Entscheidung im hausärztlichen Gesundheitskontext?

4. Inwieweit vertrauen Nutzer:innen den Auskünften von ChatGPT im Gesundheitskontext, und welche Grenzen und Unterschiede zu realen ärztlichen Beratungen gibt es?

5. Wie schätzen Hausärzt:innen die Nutzung von ChatGPT im Gesundheitskontext hinsichtlich Vorteile und Gefahren ein?

2 Methodik und Forschungsdesign

2.1 Vorgehen bei der empirischen Erhebung

Im Rahmen der empirischen Erhebung wurden insgesamt fünf qualitative Leitfaden- und Expert:inneninterviews geführt. Die Stichprobe umfasste aktive Nutzer:innen von ChatGPT sowie Hausärzt:innen, um sowohl die Nutzerperspektive als auch die fachliche Sicht abzudecken. Als aktive Nutzer:innen galten dabei Teilnehmer:innen, die ChatGPT mindestens einmal zur Selbstdiagnose genutzt haben. Es handelte sich entsprechend um eine bewusste und absichtsvolle Auswahl der Stichprobe. Das Forschungsfeld für die Nutzer:innen bestand aus jungen Erwachsenen zwischen 18 und 34 Jahren, da diese die größte Gruppe der Nutzer:innen von ChatGPT darstellen (Time.com, 2025). Die Auswahl der Hausärzt:innen erfolgte nach der jeweiligen Verfügbarkeit.

Die Interviews wurden jeweils einzeln geführt, um subjektive Ansichten einzufangen und Beeinflussungen auszuschließen. Für die Leitfaden- und Expert:inneninterviews wurden jeweils halbstrukturierte, problemzentrierte Leitfäden erstellt.

Im Rahmen des Forschungsvorhabens wurde besonderer Wert auf die Einhaltung zentraler forschungsethischer Prinzipien gelegt. Alle Teilnehmer:innen wurden im Vorfeld umfassend über Ziel, Ablauf und Rahmenbedingungen informiert. Die Interviews wurden vollständig anonymisiert und mit neutralen Bezeichnungen (Interview A–E) versehen.

2.2 Methodenkritik

Die gewählte Methodik, basierend auf qualitativen Leitfaden- und Expert:inneninterviews sowie der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring, erwies sich als geeigneter Ansatz zur Untersuchung der Nutzung von ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose. Der offene Charakter der Forschungsfragen ermöglichte es, durch die qualitative Methode subjektive Sichtweisen sowie wahrgenommene Chancen und Risiken aus Nutzer:innen- und Expert:innenperspektive zu erfassen. Vor dem Hintergrund eines relativ jungen Forschungsfeldes wurde entsprechend ein hypothesengenerierendes Vorgehen gewählt.

Trotzdem weist die gewählte Methode bestimmte Begrenzungen in Bezug auf das Gütekriterium der Übertragbarkeit auf (Döring & Bortz, 2016). So ist die geringe Fallzahl von drei Nutzer:inneninterviews und zwei Expert:inneninterviews mit Hausärzt:innen zwar für qualitative Studien vertretbar, jedoch ist die Übertragbarkeit auf die breite Bevölkerung eingeschränkt. Eine theoretische Sättigung und Repräsentativität konnten aufgrund der geringen Stichprobe nicht festgestellt werden (Döring & Bortz, 2016). Die Dateninterpretation wurde von einer einzelnen Person durchgeführt, was zu einer Perspektivenverengung führen kann.

Trotz dieser Begrenzungen wurde der Forschungsprozess insgesamt transparent dokumentiert. Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass über das gewählte methodische Vorgehen relevante Erkenntnisse zum Forschungsgegenstand generiert werden konnten.

3 Theoretischer Hintergrund

Das folgende Kapitel stellt die theoretischen Grundlagen als Basis für die spätere Analyse und Diskussion dar. Zunächst werden die Entwicklung der künstlichen Intelligenz sowie die Funktionsweise von KI-Anwendungen skizziert. Anschließend werden der Chatbot ChatGPT definiert und Anwendungsbereiche von Chatbots und KI im Gesundheitswesen aufgezeigt. Zudem werden Datenschutz, Gesetzeslage und ethische Aspekte der Nutzung von KI beleuchtet. Abschließend werden weitere Chatbots, die auf die Nutzung im Gesundheitswesen ausgelegt sind, kurz dargestellt und mit ChatGPT verglichen.

3.1 Entwicklung künstlicher Intelligenz

Die Entwicklung und wirtschaftliche Verbreitung von künstlicher Intelligenz im Allgemeinen begann Anfang der 2010er-Jahre und nimmt bis heute zu (Dusdal et al., 2023).

Der Begriff „künstliche Intelligenz“ wurde erstmals 1955 durch den Informatiker John McCarthy und eine Gruppe von Wissenschaftler:innen geprägt. Diese bezeichneten KI als maschinelle Simulation von Lernen und anderen Fähigkeiten der menschlichen Intelligenz, wie Sprachverständnis, Abstraktion und Entwicklung von Ideen (Cornelius, 2019).

3.2 Technologien und Algorithmen hinter KI

Die künstliche Intelligenz bietet eine große Anzahl an Methoden und Anwendungen, wie Robotik, Mustererkennung, Vorhersage und maschinelles Lernen. KI-Systeme benötigen große Datenmengen, sodass sich die Kompetenz der Systeme auf die Qualität der Trainingsdaten beschränkt (Goudz & Erdogan, 2024). Die zentrale technologische Grundlage von KI-Systemen sind künstliche neuronale Netze. Trainiert wird das Modell durch Algorithmen, um in der Lage zu sein, die Muster aus den Daten zu entziffern (Goudz & Erdogan, 2024).

3.3 Chatbot ChatGPT

Chatbots wie ChatGPT gehören zum Bereich des Natural Language Processing als sogenannte Dialog-Agenten. Sie stellen eine Software dar, mit der sich Nutzer:innen schriftlich oder verbal unterhalten können (Kreutzer, 2023). ChatGPT zählt zu den „Large Language Models (LLM)“ und steht für „Generative Pre-Trained Transformer“. ChatGPT ist ein dialogorientiertes KI-Chat-Modell der Firma OpenAI, das auf der Grundlage der GPT-Architektur basiert.

ChatGPT wird wöchentlich von circa 800 Millionen Menschen weltweit aktiv genutzt, wobei mit 54,2 Prozent die 18- bis 34-Jährigen die größte Gruppe der Nutzer:innen darstellen (Time.com, 2025). Statt klassischer, statistisch sortierter Suchergebnisse wie z. B. bei Google werden die Antworten in einem Dialogfenster generiert. Es wird dabei ein Text eingegeben, der von ChatGPT verarbeitet wird. Anschließend wird eine menschenähnliche Antwort generiert, und die Interaktion erfolgt dialogähnlich. Dadurch ist eine interaktivere und direktere Informationsgewinnung für Nutzer:innen möglich (Wienand, 2023). Die verfassten Antworttexte erscheinen dabei menschlich und besitzen ein Maß an Empathie, das einer realen Unterhaltung mit einem anderen Individuum ähnelt (Schmidt & Lechner, 2024).

3.4 Anwendungsbereiche und -möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen

ChatGPT selbst wird im Rahmen der Krankenversorgung im Krankenhaus mittlerweile zur Aufklärung von Patient:innen in Bezug auf Behandlungspläne, Gesundheit und Verfahren genutzt. Weiterhin wird der Chatbot im Bereich der Triagierung und Diagnostik angewendet. Er dient dabei zur Unterstützung der Überprüfung von Symptomen von Patient:innen und der Einschätzung medizinischer Bedürfnisse. Hinzu kommt der Einsatz in der Verwaltung, um Aufzeichnungen von Patient:innen zu erstellen, zu organisieren und aufzubewahren. Auch in der Überwachung von Patient:innen findet ChatGPT Anwendung. Es geht dabei um die regelmäßige Erfragung des Zustands und die Weitergabe von Informationen an das medizinische Personal (Krüger et al., 2024).

Im Pflegebereich findet ChatGPT seinen Einsatz insbesondere in der Pflegepädagogik. Dabei kann der Chatbot bei der Bereitstellung von Wissen und der schnellen Beantwortung von Fragen unterstützen. Hinzu kommt die Unterstützung in Schulungen sowie bei Gesundheitsbewertungen durch Schüler:innen. Für Pflegekräfte kann ChatGPT bei der Überwachung der Fortschritte von Patient:innen eingesetzt werden. Für die Pflegeforschung und -entwicklung dient er als Assistenz bei der Datenerhebung, Analyse sowie als Möglichkeit, Trends und Muster zu identifizieren und Ergebnisse und Empfehlungen zu kommunizieren. Ergänzend unterstützt er bei der Erstellung von Protokollen und Leitlinien sowie beim Einsatz neuer Technologien und Methoden (Krüger et al., 2024).

Im generellen Bereich der Medizin werden KI-basierte Sprachmodelle wie ChatGPT vorwiegend für Textanalysen und Klassifizierungen, z. B. bezüglich der elektronischen Patientenakte oder der quantitativen Textanalyse für Forschungszwecke, eingesetzt. Es folgt die Erkennung von Eigenschaften und Kategorisierungen, wie Namen, Diagnosen, ICD-10-Schlüsseln oder auch dem Geburtsdatum von Patient:innen. Allgemein werden die Modelle für die Beantwortung von Fragen, z. B. für eine automatisierte Anamneseerhebung oder das Patient:innenmanagement und die Terminvereinbarung, genutzt. Eine Entlastung stellt zudem die Textzusammenfassung im Fall von Arztbriefen sowie die maschinelle Übersetzung bei Sprachbarrieren und für Laien dar.

3.5 Ethik und Datenschutz

Die folgenden Abschnitte thematisieren ethische Aspekte und den Datenschutz im Rahmen der Nutzung von ChatGPT, da der Chatbot eine mächtige Technologie darstellt, die Vorteile, aber auch potenzielle Gefahren mit sich bringt. Es bedarf daher idealerweise einer globalen ethischen Einigung über den gesamten KI-Einsatz (Kreutzer, 2023).

Ethische Aspekte

Die eingesetzten Algorithmen in ChatGPT müssen frei von Verzerrungen, Vorurteilen und Stereotypen sein. Zu den möglichen Gefahren gehören unbeabsichtigte Nebenwirkungen und Fehler sowie vorsätzlicher Missbrauch (Kreutzer, 2023).

Im Gesundheitsbereich schreibt Artikel 22 der Datenschutz-Grundverordnung (im Folgenden DSGVO) vor, dass es beim Einsatz von Technik immer eine menschliche Letztentscheidung geben muss. Automatisierte Entscheidungen von ChatGPT dürfen gemäß der DSGVO somit nicht ohne menschliche Überprüfung erfolgen (Kreutzer, 2023). Die Entscheidungsempfehlungen zu Diagnosen und Therapien von ChatGPT können auf Prozessen beruhen, die nicht vollständig und transparent nachvollziehbar sind (Deutscher Ethikrat & Buyx, 2023). Hinzu kommen sogenannte „Halluzinationen“ des Chatbots. Halluzinationen beschreiben die Generierung falscher Informationen aufgrund der Funktionsweise der Textgenerierung, die auf statistischen Wahrscheinlichkeiten und Trainingsdaten basiert. ChatGPT halluziniert häufig bei Themen, zu denen wenig Trainingsdaten vorliegen, und kann folglich die Richtigkeit der Antworten nicht beurteilen (Buck, 2025).

Datenschutz

Die DSGVO gilt laut Art. 2 Abs. 1 DSGVO für die gesamte Verarbeitung persönlicher Daten und umfasst zudem die Nutzung von Chatbots bzw. ChatGPT durch Prompts. Gesundheitsdaten sind nach Art. 4 Ziffer 15 DSGVO „Daten, die sich auf die körperliche oder geistige Gesundheit einer natürlichen Person, einschließlich der Erbringung von Gesundheitsleistungen beziehen und aus denen Informationen über deren Gesundheitszustand hervorgehen“ (Landesbeauftragter für den Datenschutz Niedersachsen, 2024). Sie gelten als besonders schützenswerte Daten. Aus diesem Grund muss die Datensicherheit gewährleistet werden (Voßhoff et al., 2015).

3.6 Rechtliche Rahmenbedingungen

Der sogenannte AI Act, ein auf EU-Ebene diskutierter KI-Rechtsrahmen, soll die Sicherheit und Grundrechte von Menschen im Bereich der künstlichen Intelligenz gewährleisten. Dieser beinhaltet einen Vorschlag bestehend aus Vorschriften, wonach die in der EU eingesetzten KI-Systeme sicher, transparent, unparteiisch und unter menschlicher Kontrolle sein müssen. Die verschiedenen Anwendungen künstlicher Intelligenz werden dabei in Risikoklassen aufgeteilt und demnach unterschiedlich streng reguliert. ChatGPT stellt laut dem AI Act nur ein begrenztes Risiko dar und muss eine gewisse Transparenz für die Nutzer:innen zur Entscheidungsfundierung gewährleisten (Kreutzer, 2023).

3.7 Vergleich zu anderen Selbstdiagnose-Tools

Neben ChatGPT werden weitere app-basierte medizinische KI-Chatbots genutzt. Eine Vorstellung sämtlicher auf dem Markt verfügbarer medizinischer Chatbots würde den Rahmen überschreiten, es lässt sich jedoch erkennen, dass es bereits viele Alternativen zu ChatGPT gibt. Trotz der konkurrierenden Chatbot-Systeme auf dem Markt hebt sich ChatGPT durch die Vielfalt und Konsistenz der Antworten von diesen ab (Schwartz & Gebert, 2024).

4 Forschungsergebnisse

4.1 Umsetzung der Forschung

Im Rahmen der empirischen Forschung wurden insgesamt fünf qualitative Interviews geführt. Drei leitfadengestützte Interviews wurden mit Nutzer:innen von ChatGPT durchgeführt, um individuelle Nutzererfahrungen, Motive sowie wahrgenommene Chancen und Risiken im Zusammenhang mit der Selbstdiagnose zu erfassen. Ergänzend wurden zwei Expert:inneninterviews mit Hausärzt:innen geführt, um eine fachliche Perspektive und Einschätzung zum Einsatz von ChatGPT im gesundheitlichen Kontext zu gewinnen.

Die Interviews wurden mithilfe der vorab entwickelten halbstrukturierten Leitfäden, basierend auf den Forschungsfragen, durchgeführt und je nach Befragtengruppe angepasst. Die Auswertung der Interviews erfolgte mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Philipp Mayring (Mayring, 2022).

4.2 Darstellung der Forschungsergebnisse

Ergebnisse der Leitfadeninterviews

Im Rahmen der qualitativen Inhaltsanalyse ergaben sich bei den leitfadengestützten Interviews mit den Nutzer:innen sieben Oberkategorien.

Bezogen auf die Oberkategorie „Nutzungsmuster“ wird ChatGPT von den Nutzer:innen als unmittelbar verfügbares Tool beschrieben, das bei akuten Symptomen direkt konsultiert wird. Ein:e Nutzer:in beschreibt: „Und zwar hatte ich heute Mittag so ein Stechen im Magen und dann habe ich direkt mein Handy gezückt und ChatGPT gefragt …“ (Interview A).

Darüber hinaus handelt es sich nicht um eine gelegentliche, sondern um eine regelmäßige Nutzung bei Gesundheitsfragen. Ein:e Befragte:r gibt an: „… mehrmals die Woche tatsächlich sogar, auch für Symptomcheck.“ (Interview A). Die Nutzung erfolgt dabei überwiegend intuitiv und ohne Fachsprache, indem Fragen direkt formuliert werden. In Interview A wird geschildert: „Ich schreibe dann einfach, was kann ich tun, wenn ich ein Stechen im Magen verspüre …“ (Interview A).

Ein Ziel der Nutzung von ChatGPT ist im Kontext von Gesundheitsfragen eine erste Einschätzung und Abwägung der Schwere der Symptome: „Ich wollte erst mal für mich wissen, ob es vielleicht was Schlimmes sein kann.“ (Interview A). Weiterhin wird der Chatbot zur verständlichen Übersetzung medizinischer Berichte genutzt: „… habe darum gebeten, dass er mir das einmal übersetzt … und das hat er auch 100 Prozent richtig gemacht.“ (Interview B).

In der Oberkategorie „Chancen“ ist ein häufig betontes Motiv die einfache Zugänglichkeit und Schnelligkeit der Antworten von ChatGPT. Die Nutzer:innen bewerten den Chatbot als hilfreiche Möglichkeit und Ergänzung, ohne Wartezeit Informationen zu erhalten: „… weil man halt schnell eine Antwort bekommt …“ (Interview A). Weiteres Potenzial liegt laut mehreren Befragten in der Laienverständlichkeit der Antworten (Interview A; Interview B). Zudem wird ChatGPT im Vergleich zu anderen Quellen als übersichtlicher und strukturierter wahrgenommen. Ergänzend wird die Interaktivität im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen gelobt: „Die Interaktivität und dass da irgendwie die Situation und der Kontext einfach super steht.“ (Interview C). Hervorgehoben wird zusätzlich die emotionale Unterstützung, die der Chatbot durch seine Antworten geben kann. In Interview A wird berichtet: „Und da stand halt, ja, es kann auch von Stress kommen […]. Dann habe ich mich schon ein bisschen beruhigt.“ (Interview A).

Trotz der genannten Vorteile und Chancen werden auch Risiken angesprochen. Besonders bei unspezifischen Symptomen berichten einige Befragte von Angst und Verunsicherung: „Die Antworten haben mir Angst gemacht“ und „… weil ich mich dann halt reinsteigere.“ (Interview A). Bei Nutzer:innen mit hypochondrischer Tendenz kann die Nutzung die Sorgen um die eigene Gesundheit verstärken (Interview A).

Ein weiterer genannter Aspekt ist die Gefahr von Fehldiagnosen, insbesondere im Zusammenhang mit der Bildfunktion. Interviewpartner:in B berichtet: „Da hat er tatsächlich auch eine falsche Diagnose getroffen … weil man das nicht richtig erkennen kann.“ (Interview B). In Interview C wird vor möglichen Gefahren wie Manipulation oder fehlender Neutralität gewarnt: „Ich glaube, dass ChatGPT es einem immer recht machen möchte.“ (Interview C). Hinzu kommt, dass die Einschätzungen von ChatGPT nicht immer als zutreffend wahrgenommen wurden: „Es war dann immer irgendwas Harmloses bisher.“ (Interview A).

Aus den Interviews geht hervor, dass die Nutzung von ChatGPT konkrete Auswirkungen auf das Gesundheitsverhalten haben kann. In Einzelfällen führt dies zu Selbstbehandlungen, etwa durch den Kauf von Medikamenten: „… hatte ich dann den Weg zur Apotheke auf mich genommen […]. Weil dann irgendwie rauskam, ein Säureblocker würde helfen.“ (Interview A). Weiterhin wurde der Austausch mit ChatGPT als Anlass für einen Arztbesuch genutzt: „… habe aber tatsächlich daraufhin einen Arzttermin gemacht.“ (Interview A). Mehrere Befragte stellen klar, dass ChatGPT keinen Ersatz für eine:n Ärzt:in oder einen Arztbesuch darstellt, sondern eher als Ergänzung genutzt wird (Interview B). Die Befragten berichten, dass die Nutzung keine wesentliche Verhaltensänderung bewirkt habe, da ohnehin ärztliche Empfehlungen befolgt wurden. Auch das Aufschieben von Arztterminen aufgrund von Aussagen von ChatGPT wurde verneint: „… ich gehe nicht weniger oder häufiger zum Arzt.“ (Interview C).

Das Vertrauen in ChatGPT wird als relativ hoch, aber nicht uneingeschränkt beschrieben. In Interview A wird ausgesagt: „Vertrauen würde ich schon sagen […].“, aber auch: „Wenn da steht, ja, Sie sind kerngesund, dann würde ich mich da jetzt nicht drauf verlassen, wenn meine Symptome anhalten.“ (Interview A). Teilweise wird das Maß an Vertrauen anhand der Komplexität der Frage unterschieden. So könne man ChatGPT bei banalen Fragen eher vertrauen als bei komplexeren Fragen (Interview B). Ärzt:innen wird dahingehend mehr vertraut: „… 100 Prozent würde ich auch nicht sagen, aber wesentlich mehr.“ (Interview C).

ChatGPT selbst verweist häufig auf die Notwendigkeit ärztlicher Abklärung und darauf, dass die Aussagen keine fundierte ärztliche Meinung ersetzen (Interview A; Interview B). Darüber hinaus fehlt ChatGPT aus Sicht der Nutzer:innen eine emotionale Komponente und Autorität: „… wenn man das Gefühl hat, dass eine menschliche Person vor einem sitzt, ist es nochmal besser zu hören ,Ich habe nichts‘.“ (Interview A).

Beim Thema Datenschutz zeigt sich insgesamt ein sorgloser Umgang. Die Nutzer:innen lesen keine Datenschutzrichtlinien und setzen sich nicht mit der Datenverwendung auseinander: „… prinzipiell habe ich da keinen Klemmer mit […] können meine Daten gern irgendwie nutzen.“ (Interview A). Zudem herrscht ein mangelndes Bewusstsein für die konkrete Datenverarbeitung: „Ich weiß ja, dass die Daten verarbeitet werden, aber in welchem Rahmen […]. Das wird ja auch nicht gesagt.“ (Interview A).

Ergebnisse der Expert:inneninterviews

Durch die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring wurden bezüglich der Expert:inneninterviews mit den Hausärzt:innen vier Oberkategorien zusammengefasst.

Im Bereich der Anwendung nehmen die Hausärzt:innen die Entwicklung der KI im Gesundheitswesen als äußerst dynamisch wahr. In Interview D wird dies als „rasant schnell, exponentiell sozusagen“ (Interview D) beschrieben. Zugleich zeigt sich, dass Patient:innen die Nutzung von ChatGPT teilweise in Arztgespräche einbringen: „Ja, also früher wurde gegoogelt. Jetzt ist es zudem ChatGPT, was gefragt wird.“ (Interview D). Als Gruppe der Nutzenden werden hauptsächlich jüngere Menschen identifiziert: „Schon eher die jüngere Generation, ja.“ (Interview D).

Ein wichtiger Punkt ist die Auswirkung auf die Arzt-Patient:innen-Kommunikation. Während ein:e Hausärzt:in betont: „… ich sage mal so, das ist ja nicht verkehrt …“ (Interview D), verweist der:die andere Hausärzt:in auf mögliche Probleme: „… manche sind schon sehr darauf fixiert. […], ich muss das erst mal entkräften.“ (Interview E). Grundsätzlich wird es aber positiv bewertet, dass Patient:innen dadurch bereits informierter sind und sich mit der eigenen Gesundheit auseinandergesetzt haben (Interview D).

Beide Hausärzt:innen erkennen verschiedene Potenziale von ChatGPT und ähnlichen KI-Tools. Auf der Patient:innenseite wird die Unterstützung bei chronischen Erkrankungen genannt, etwa: „Der Diabetiker, der sein Insulinschema […] unterstützt bekommt von ChatGPT.“ (Interview D). Hinzu kommt die Unterstützung bei komplexeren Krankheitssituationen, Beratung, Aufklärung, Prävention und auch Therapie (Interview D). Darüber hinaus sehen die Befragten einen Nutzen für den ärztlichen Alltag, insbesondere in Analyse- und Organisationsaufgaben.

Neben dem Wunsch nach Effizienzsteigerung und Unterstützung wird zudem eine kontrollierte und zertifizierte KI gefordert. Diese müsse auf Leitlinien basieren, evidenzbasiert und zertifiziert sein und von Fachgesellschaften oder der Bundesärztekammer begutachtet werden (Interview D). In Interview E wird ergänzt: „… ein geschlossenes ChatGPT […] kein ChatGPT für alle …“ (Interview E).

Trotz der Potenziale werden klare Einschränkungen und Grenzen genannt. Beide Hausärzt:innen betonen, dass Patient:innen ChatGPT nicht als Ersatz für Ärzt:innen betrachten dürfen: „… er darf nicht KI als den Chefarzt sozusagen ansehen.“ (Interview D). Bei einer Verschlechterung von Symptomen muss jedoch eine ärztliche Diagnostik und Behandlung erfolgen: „Also bei erstmal leichteren Symptomen können sie das versuchen und gucken. Wenn es dann aber länger andauert oder schwerwiegender wird oder sie sich schlechter fühlen, dann sollten sie schon eher einen Facharzt aufsuchen.“ (Interview E). Zusätzlich betonen die Hausärzt:innen die Wichtigkeit des menschlichen Arzt-Patient:innen-Kontakts, den ChatGPT nicht ersetzen kann: „… was ich mir als Arzt auf keinen Fall verlieren möchte, ist den menschlichen Arzt-Patienten-Kontakt.“ (Interview D).

Hinzu kommen Hürden in der Implementierung aufgrund fehlender Fortbildungen im Umgang mit KI: „Ein weiterer Punkt für uns Ärzte ist natürlich das Thema Fortbildung.“ (Interview D). Darüber hinaus bestehen Haftungsfragen, die als ungeklärt wahrgenommen werden: „… letztendlich haben wir die Verantwortung.“ und „Ich weiß gar nicht, ob es da Grundsatzregelungen gibt auf europäischer Ebene.“ (Interview D). Ein weiteres Thema ist der Datenschutz. Es werden erhebliche Bedenken geäußert: „… sie machen das selbst. Das heißt, sie geben da die ärztliche Schweigepflicht auf.“ (Interview E). Darüber hinaus wird ChatGPT als „Blackbox“ beschrieben, dessen Funktionsweise und Verantwortlichkeiten unklar bleiben: „ChatGPT ist für mich eine Blackbox. Ich weiß überhaupt nicht, wer steckt dahinter.“ (Interview D).

Die Interviews zeigen zudem eine deutliche Sensibilität für Risiken. Ein zentraler Punkt ist die Gefahr falscher Diagnosen oder Empfehlungen. Der:die Hausärzt:in in Interview D warnt: „… KI ist auch anfällig für Fehler.“ (Interview D). Weitere Risiken betreffen die Verunsicherung von Patient:innen durch übertriebene oder falsche Informationen: „Da fließt ja alles rein […], was so im Internet kreist. Und manches […] stimmt auch einfach nicht.“ (Interview E). Insbesondere bei schwerwiegenden Diagnosen und Erkrankungen sei die Gefahr groß: „… damit kommen alle und sagen ,Ich habe gelesen, das könnte auch ein Tumor sein‘.“ (Interview E).

Die Hausärzt:innen sehen zudem eine Gefahr der Entmenschlichung und Infragestellung der Ärzt:innen: „… der Arzt ist gar nicht mehr souverän, sondern er wird nur noch von ChatGPT behandelt.“ (Interview D). Auch ein Aufschieben einer ärztlichen Konsultation aufgrund von Aussagen von ChatGPT stellt ein mögliches Risiko dar: „Risiko ist, dass sie es manchmal falsch einschätzen […] wir sie früher hätten sehen müssen.“ (Interview E).

5 Diskussion

Die erhobenen Daten und Ergebnisse aus Kapitel 4 werden im Folgenden mit den theoretischen Grundlagen aus Kapitel 3 zusammengeführt. Ziel ist es, die empirischen Ergebnisse mit der theoretischen Basis der künstlichen Intelligenz, der Nutzung von Chatbots im medizinischen Bereich sowie mit ethischen, rechtlichen und praktischen Aspekten zu verknüpfen.

5.1 Nutzungsmuster und Motivation der Nutzer:innen

Die intuitive Handhabung, meist ohne Fachsprache, unterstreicht die Verständlichkeit für Laien (Interview A; Interview B), was von Recker et al. (2025) als Erfolgsfaktor für digitale Gesundheitsanwendungen beschrieben wird. Insofern bestätigen die Ergebnisse die Annahme, dass Chatbots wie ChatGPT eine Lücke zwischen medizinischem Fachwissen und dem Alltagsverständnis von Nutzer:innen schließen können. Hinzu kommt, dass die Nutzer:innen keine medizinischen Vorkenntnisse für die Verwendung von ChatGPT benötigen. Dies fördert einerseits den Nutzen aufgrund der Zugänglichkeit, andererseits jedoch auch das Risiko durch die fehlende kritische Bewertung der Antworten.

5.2 Chancen und Potenziale von ChatGPT im Rahmen der Selbstdiagnose

Die Nutzung von ChatGPT zur Selbstdiagnose bietet einen niedrigschwelligen Zugang und kann die Gesundheitskompetenz erhöhen. Die Vereinfachung und Zusammenfassung medizinischer Berichte wird sowohl von Haverkamp et al. (2023) als auch von Nutzer:innen erwähnt (Interview B). Die Fähigkeit von ChatGPT, medizinische Fachsprache verständlich zu übersetzen, kann die Gesundheitskompetenz und das Verständnis für Laien erhöhen, insbesondere wenn die Informationen evidenzbasiert und korrekt sind.

Hinzu kommt die emotionale Unterstützung und Entlastung durch das Hinzuziehen von ChatGPT. Der Chatbot kann durch empathisch formulierte Antworten Angst reduzieren und Sorgen nehmen (Interview A; Interview B; Schmidt & Lechner, 2024). Dieses Ergebnis unterstreicht die psychosoziale Rolle von ChatGPT, das emotionale Entlastung bieten kann.

Ein weiteres Potenzial liegt in der Praxis- und Verwaltungsentlastung, die von den Hausärzt:innen sowie mehreren Autor:innen in der Theorie erwähnt wird. Diese Assistenzfunktionen können Routineaufgaben reduzieren und dadurch Kapazitäten für die Arbeit an Patient:innen und komplexere ärztliche Tätigkeiten schaffen.

Die empirischen Befunde bestätigen die theoretisch beschriebenen Potenziale und Anwendungsmöglichkeiten von KI und ChatGPT. Diese Potenziale sind realistisch, jedoch stark abhängig von der Qualitätskontrolle, Evidenzbasierung und der technischen Absicherung der eingesetzten Systeme.

5.3 Risiken und Herausforderungen

Die Hausärzt:innen warnen vor Halluzinationen und wirtschaftlichen sowie politischen Verzerrungen des Chatbots. Sie bestätigen dieses Risiko und verweisen auf die Anfälligkeit von KI für Fehler (Interview D). Diese Aussagen stimmen mit den Warnungen von Fabarius (2023) und Kreutzer (2023) überein. ChatGPT kann Inhalte generieren, die plausibel klingen, aber faktisch falsch sind.

In Bezug auf die Nutzer:innen kann es zur Verunsicherung und Verstärkung hypochondrischer Tendenzen kommen (Interview A). Diese Beobachtung stimmt mit den bekannten Risiken der Internetrecherche überein, die unter dem Begriff „Cyberchondrie“ bereits 2019 erforscht wurden (Starcevic et al., 2019). Dies zeigt, dass die Dialogform nicht nur informativ, sondern auch psychisch wirksam sein und gesundheitliche Sorgen verstärken kann.

Die Hausärzt:innen betonen das Defizit an Kontextwissen im Bereich der Familienanamnese und Langzeitbeobachtung. ChatGPT kann dies nicht zuverlässig berücksichtigen, sodass das Ganzheitliche fehlt (Interview D). Damit ist ChatGPT für komplexe und kontextbezogene Diagnosen ungeeignet. Dieses Problem wird auch in der Theorie bestätigt (Deutscher Ethikrat & Buyx, 2023).

Die Interviews verdeutlichen zudem Zweifel an der Transparenz und Haftung von ChatGPT. Der Chatbot wird dabei als Blackbox bezeichnet, da die generelle Funktionsweise nicht bekannt ist (Interview D). Zudem besteht das Risiko der Entmenschlichung und Entwertung der Arztrolle. Auch die offenen Haftungsfragen stellen eine Herausforderung dar.

Somit bestätigen die empirischen Befunde zentrale Aussagen der Theorie. ChatGPT bietet neue, niedrigschwellige Zugangswege zu Gesundheitsinformationen, hat jedoch zugleich fundamentale Grenzen in der Erklärbarkeit, Herkunft der Daten und im allgemeinen Risikomanagement. Diese Grenzen erfordern regulatorische und organisatorische Gegenmaßnahmen, etwa durch die DSGVO, den AI Act und eine allgemeine Zertifizierung.

5.4 Vertrauen in ChatGPT und Abgrenzung zu Ärzt:innen

Das Vertrauen stellt eine der zentralen Dimensionen im Umgang mit ChatGPT dar. Ärzt:innen bleiben in ihrer Rolle dabei weiterhin die primäre und verlässlichste Instanz, während ChatGPT als unterstützendes, aber begrenzt vertrauenswürdiges Hilfsmittel eingeordnet wird (Interview B). Aussagen wie „wesentlich mehr“ (Interview C) oder die Betonung, dass die Nutzung von ChatGPT das Vertrauen in ärztliche Expertise sogar gestärkt habe (Interview B), verdeutlichen, dass ChatGPT die Erfahrung und persönliche Diagnostik von Ärzt:innen nicht ersetzen kann. Die Hausärzt:innen bestätigen dies, indem sie betonen, dass ChatGPT lediglich ein Hilfsmittel darstellen darf. Die Verantwortung und auch das Vertrauen liegen letztendlich beim medizinischen Fachpersonal (Interview D).

Zudem spielt die Interaktionserfahrung eine Rolle. Nutzer:innen beschreiben, dass die dialogähnliche Struktur von ChatGPT ein Gefühl persönlicher Ansprache vermittelt und dadurch Vertrauen fördern kann (Interview B). Gleichzeitig wird das Fehlen von menschlicher Autorität und Präsenz bemängelt (Interview A). In diesem Spannungsfeld entsteht eine Ambivalenz, denn während die sprachliche Gestaltung Vertrauen unterstützt, bleibt Skepsis bestehen, da ChatGPT letztendlich nicht mit realen Ärzt:innen gleichgesetzt wird.

5.5 Auswirkungen auf die Arzt-Patient:innen-Beziehung

Aus den Interviews lässt sich eine doppelte Dynamik in Bezug auf die Beziehung zwischen Ärzt:innen und Patient:innen erkennen. Einerseits ermöglicht ChatGPT informiertere Patient:innen, die sich potenziell auf Augenhöhe befinden. Andererseits entstehen Kommunikationskonflikte und Diskussionen, wenn Ärzt:innen zu unterschiedlichen Ergebnissen im Vergleich zu ChatGPT gelangen. Die Hausärzt:innen berichten, dass ihre Ansichten bereits mehrfach infrage gestellt wurden, wenn Patient:innen die Antworten von ChatGPT höher gewichten als die ärztliche Expertise (Interview D).

Auch die Vertrauensdynamik zwischen Patient:in und Ärzt:in kann sich ändern. Während einige Nutzer:innen berichten, dass ihr Vertrauen in Ärzt:innen durch die ergänzende Nutzung des Chatbots gestärkt wurde (Interview B), warnen die Hausärzt:innen vor einem möglichen Vertrauensverlust. Die Integration von ChatGPT beeinflusst die Qualität der Kommunikation somit zentral.

Hinzu kommen neue Gesprächsanforderungen bezogen auf die konstruktive Bearbeitung der Resultate von ChatGPT. So benötigen Ärzt:innen die Fähigkeit, die Ergebnisse von ChatGPT aufzugreifen, über deren Grenzen aufzuklären, sie gemeinsam zu bewerten und in den individuellen Kontext einzuordnen.

ChatGPT kann die Arzt-Patient:innen-Beziehung insgesamt sowohl stärken als auch belasten. Entscheidend ist die Art und Weise, wie Ärzt:innen mit der Integration umgehen. Langmann et al. (2025) empfehlen dahingehend, Patient:innen über mögliche Risiken der Nutzung von ChatGPT im Rahmen einer Selbstdiagnose aufzuklären. Zudem sollen Ärzt:innen auf Entwicklungen von Patient:innen bezogen auf Gesundheitsängste achten (Langmann et al., 2025).

5.6 Auswirkungen auf das Gesundheitsverhalten

In einigen Fällen führt die Nutzung von ChatGPT zu Selbstbehandlungen, etwa durch den Kauf rezeptfreier Medikamente, die ChatGPT empfohlen hat (Interview A; Interview C). Gleichzeitig birgt dies Risiken, etwa durch falsche oder unvollständige Empfehlungen. Trotzdem wird betont, dass die Nutzung keine Änderung in der Anzahl der Arztbesuche ergeben hat und Arztbesuche hinsichtlich verschreibungspflichtiger Medikamente nach wie vor wahrgenommen werden. Vielmehr wird ChatGPT zur Überbrückung oder Vor- und Nachbereitung von Arztterminen genutzt (Interview A; Interview B). Gleichzeitig lehnen alle Befragten einen vollständigen Ersatz ärztlicher Konsultation durch ChatGPT ab.

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass ChatGPT das Gesundheitsverhalten beeinflusst, aber nicht grundlegend verändert. Die Ergebnisse weisen auf eine ambivalente Wirkung hin, denn einerseits stärkt die Nutzung Gesundheitskompetenz, Selbstständigkeit und Prävention. Andererseits kann sie Verunsicherung, falsche Selbstdiagnosen und unnötige Selbstbehandlungen fördern.

5.7 Datenschutz und ethische Implikationen

Die Hausärzt:innen äußern erhebliche Bedenken. Sie heben mehrfach Datenschutzverletzungen sowie die Gefahr einer unkontrollierten Datenweitergabe in Form von Arztberichten hervor (Interview E). Besonders kritisch wird das Eingeben von Patient:innendaten oder ärztlichen Befunden in ChatGPT eingeschätzt, da dies der ärztlichen Schweigepflicht widersprechen würde (Interview E). Zudem wird ChatGPT als Blackbox beschrieben, dessen Funktionsweise und Verantwortlichkeiten nicht transparent sind (Interview D).

Neben den datenschutzrechtlichen Fragen ergeben sich zudem ethische Spannungsfelder. Es kann diesbezüglich zu einer Verantwortungsverschiebung kommen, wenn Patient:innen zu sehr auf die Antworten von ChatGPT vertrauen und die Verantwortung somit an die KI abgeben (Interview D). Hier gilt in der Theorie der Grundsatz der ärztlichen Verantwortung, was die Notwendigkeit klarer Leitlinien verstärkt (Kreutzer, 2023).

Eine weitere Gefahr stellen mögliche Verzerrungen und Fehlinformationen dar. Da ChatGPT auf großen Datenmengen aus dem gesamten Internet basiert, können Vorurteile, Verzerrungen oder auch wirtschaftlich und politisch motivierte Inhalte unkritisch reproduziert werden (Interview D; Fabarius, 2023; Kreutzer, 2023). Somit besteht das Risiko, dass Patient:innen Fehlinformationen nicht erkennen und entsprechend falsche oder manipulierte Entscheidungen treffen.

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass eine klare Regulierung und Zertifizierung von KI-Anwendungen wie ChatGPT im Gesundheitswesen erforderlich ist. Beide Hausärzt:innen fordern eine zertifizierte, evidenzbasierte KI, die auf Leitlinien basiert (Interview D). Die Nutzer:innen hingegen äußern kaum regulatorische Erwartungen. Sie sehen ChatGPT primär als Hilfsmittel und reflektieren rechtliche und ethische Fragen kaum. Dieser Kontrast zwischen Nutzer:innen- und Expert:innenperspektive verdeutlicht die zentrale Herausforderung der Diskrepanz zwischen subjektiver Wahrnehmung und objektiver Regulierungserfordernis.

6 Schlussfolgerung und Handlungsempfehlungen

6.1 Schlussfolgerung

Die vorliegende Forschungsarbeit zielt auf die Untersuchung der Nutzung von ChatGPT im Kontext von Selbstdiagnosen ab. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung zeigen in Bezug auf die erste Forschungsfrage, dass ChatGPT von Nutzer:innen primär aufgrund der schnellen Verfügbarkeit, der einfachen Handhabung sowie der verständlichen Antworten genutzt wird. Es wird deutlich, dass der Chatbot insbesondere bei akuten Symptomen regelmäßig zur Orientierung und ersten Einschätzung eingesetzt wird. Die Nutzung dient jedoch keinesfalls dem Ersatz einer ärztlichen Konsultation.

Bezogen auf die zweite Forschungsfrage lässt sich erkennen, dass die Nutzer:innen sowohl Chancen als auch Risiken wahrnehmen. Zu den Chancen gehören die schnelle Informationsgewinnung, die emotionale Unterstützung sowie die Möglichkeit, medizinische Fachsprache zu vereinfachen. Demgegenüber stehen Risiken wie Fehldiagnosen, eine Angstverstärkung im Rahmen von Hypochondrie oder auch der unkritische Umgang mit sensiblen Gesundheitsdaten.

Die dritte Forschungsfrage bezieht sich auf das Gesundheitsverhalten. Hier zeigt sich, dass ChatGPT ergänzend zu ärztlichen Konsultationen zur Vorbereitung oder Überbrückung genutzt wird. Es kommt zwar vereinzelt zur Selbstmedikation und Selbstbehandlung auf Basis der Antworten von ChatGPT, es findet jedoch kein vollständiger Ersatz ärztlicher Diagnosen statt.

Hinsichtlich der vierten Forschungsfrage wurde herausgefunden, dass die Nutzer:innen ChatGPT zwar ein gewisses Maß an Vertrauen entgegenbringen, dieses jedoch geringer ausgeprägt ist als gegenüber Ärzt:innen. Während einfache Alltags- oder Gesundheitsfragen zu leichten Symptomen und Krankheiten über ChatGPT geklärt werden, bleibt die ärztliche Expertise bei komplexen Symptomen die zuverlässige Instanz.

Die fünfte Forschungsfrage widmet sich der Perspektive der Hausärzt:innen als Expert:innen. Diese sehen Potenziale in organisatorischen und unterstützenden Funktionen wie der Dokumentation und im Praxismanagement. Gleichzeitig betonen sie klare Grenzen. ChatGPT dürfe die ärztliche Diagnostik und den persönlichen Arzt-Patient:innen-Kontakt nicht ersetzen. Hohe Bedenken äußern die Hausärzt:innen hinsichtlich des Datenschutzes, unklarer Haftungsfragen und fehlender Transparenz. Auch die Gefahr von Fehlinformationen und Fehlinterpretationen durch Falschinformationen wird hervorgehoben.

6.2 Handlungsempfehlungen

Auf Basis der Ergebnisse lassen sich entsprechende Handlungsempfehlungen formulieren. Im Bereich der hausärztlichen Praxen sind Fort- und Weiterbildungen zum Einsatz von ChatGPT und KI im Allgemeinen notwendig, um die Chancen zu nutzen und die Risiken adressieren zu können. Ärzt:innen sollten aktiv nachfragen, ob Patient:innen ChatGPT genutzt haben, um die Ergebnisse konstruktiv einbinden zu können. Im Rahmen von Politik und Regulierung bedarf es der Einführung zertifizierter, leitlinienbasierter KI-Tools speziell für den medizinischen Einsatz. Es müssen klare Haftungs- sowie Transparenzregeln für die Anbieter von KI-Systemen geschaffen werden. Diesbezüglich sollte geprüft werden, ob KI-Systeme und ChatGPT unter bestimmten Voraussetzungen als Medizinprodukte deklariert und CE-zertifiziert werden können. Zudem ist eine stärkere Sensibilisierung der Nutzer:innen für Datenschutz und den Umgang mit personenbezogenen sowie Gesundheitsdaten nötig.

Die praktische Umsetzbarkeit dieser Empfehlungen erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen dem medizinischen Fachpersonal, der Politik, den Entwickler:innen und der Wissenschaft. Herausforderungen bestehen dabei insbesondere in der Datensicherheit, der Akzeptanz seitens der Ärzt:innen und Nutzer:innen sowie der technologischen Weiterentwicklung von ChatGPT im Hinblick auf die medizinische Genauigkeit.

7 Fazit und Limitationen

Insgesamt zeigt sich, dass ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose sowohl relevante Chancen als auch deutliche Grenzen aufweist. Der Chatbot kann eine niedrigschwellige Unterstützung bei der ersten Orientierung, Informationsgewinnung und Einordnung gesundheitlicher Beschwerden bieten, ersetzt jedoch keine professionelle medizinische Diagnostik und Behandlung. Für einen verantwortungsvollen Einsatz sind daher Aufklärung, Regulierung und ein reflektierter Umgang mit den generierten Informationen entscheidend.

Die Ergebnisse sind im Hinblick auf mehrere Einschränkungen zu betrachten. Die Untersuchung basiert auf insgesamt fünf Interviews, davon drei Interviews mit Nutzer:innen und zwei Expert:inneninterviews mit Hausärzt:innen. Diese geringe Anzahl begrenzt die Möglichkeit der Generalisierung der Ergebnisse. Zudem handelt es sich bei den Nutzer:innen ausschließlich um junge Erwachsene zwischen 23 und 26 Jahren. Die Ergebnisse spiegeln daher in erster Linie die Perspektive einer jungen, technikaffinen Zielgruppe wider. Insbesondere die Perspektiven anderer Altersgruppen, Nutzer:innen mit chronischen Erkrankungen oder Personen mit geringer Technikaffinität bleiben entsprechend unberücksichtigt.

Die Auswahl der Interviewpartner:innen erfolgte gezielt, wodurch Selektionsverzerrungen nicht ausgeschlossen werden können. Trotz leitfadengestützter Interviews kann nicht ausgeschlossen werden, dass die Fragestellung oder Interviewdynamik die Antworten beeinflusst haben. Auch die Interpretation im Rahmen der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring basiert auf Subjektivität, die potenziell zu Verzerrungen führen kann. Die Untersuchung erfolgte zudem zu einem spezifischen Zeitpunkt, in dem ChatGPT in einer bestimmten Version verfügbar war. Weiterentwicklungen der Technologie und ChatGPT selbst können die Ergebnisse in Zukunft verändern.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die vorliegenden Ergebnisse wichtige Einblicke in die Nutzung von ChatGPT im Gesundheitskontext bieten, ihre Validität und Übertragbarkeit durch methodische und kontextuelle Limitationen jedoch eingeschränkt sind.

Eine qualitative Untersuchung zur Nutzung von Lernapps als digitale Lernunterstützung in der generalistischen Pflegeausbildung bei heterogenen Lerngruppen in Deutschland

Michelle Lichtenberg

Michelle Lichtenberg, B.A. ist Zentrale Praxisanleiterin im Centrum für Intensivpflege der Charité – Universitätsmedizin Berlin und studiert Berufspädagogik mit Schwerpunkt Pflege im Master. Als Gesundheits- und Krankenpflegerin verbindet sie intensivpflegerische Praxis mit pädagogischer Steuerung, Qualitätssicherung und Lehre in der Fachweiterbildung. Ihre Schwerpunkte liegen in digital unterstützten Lernprozessen, heterogenen Lerngruppen und der Entwicklung praktischer Pflegeausbildung.

1 Einleitung

Die COVID-19-Pandemie stellte die berufliche Bildung vor erhebliche Herausforderungen, die von sozialen Ungleichheiten bis hin zu technischen Defiziten reichten. Zudem hatte die Pandemie eine beschleunigte Digitalisierung der Lernprozesse zur Folge (Heisler & Meier, 2022). Ein zentrales Problem besteht jedoch darin, dass analoge Lehrmethoden nicht ohne Weiteres auf digitale Formate übertragbar sind. Gleichzeitig eröffnet die schnelle Entwicklung digitaler Tools kreative und oft kostenfreie Möglichkeiten, das Lehren und Lernen effektiver zu gestalten (Grogorick & Robra-Bissantz, 2021).

1.1 Hintergrund, Themenwahl und Relevanz

Das Pflegeberufegesetz (PflBG), welches am 1. Januar 2020 in Kraft trat, führte zu einer umfassenden Reform der Pflegeausbildung. Die bisherigen spezialisierten Ausbildungswege in der Altenpflege, Gesundheits- und Krankenpflege sowie der Gesundheits- und Kinderkrankenpflege wurden durch ein generalistisches Berufsprofil ersetzt. Eine wesentliche Herausforderung im Kontext der Pflegeausbildung stellt die Heterogenität der Lernenden dar. Diese bringen unterschiedliche Migrationshintergründe, Sprachbarrieren und Leistungsniveaus mit, was die Lehrkräfte vor besondere Herausforderungen stellt (Martin, 2024). Die Konzeption differenzierter Lernangebote ist erforderlich, um den individuellen Bedürfnissen der Lernenden gerecht zu werden (Martin, 2024).

In diesem Zusammenhang rückt der Einsatz digitaler Lerninstrumente immer mehr in den Fokus, da sie eine Möglichkeit bieten, den vielfältigen Ansprüchen der Auszubildenden gerecht zu werden. Lernende äußern den Wunsch nach mobilen Apps, die ähnlich wie Fahrschulapps funktionieren, um auch unterwegs effizient lernen zu können (Peters & Sappok-Laue, 2024). Gleichzeitig zeigt sich jedoch, dass die digitale Pflegeausbildung vor erheblichen Herausforderungen steht. Dazu zählen insbesondere fehlende stabile Internetverbindungen, ein begrenzt verfügbarer Zugang zu mobilen Endgeräten und relevanten Datenbanken sowie ein Mangel an pflegespezifischen Anwendungen (Peters, 2021, zitiert nach Peters & Sappok-Laue, 2024). Diese Schwierigkeiten verdeutlichen die Notwendigkeit, wirksame digitale Lösungen zu finden, die trotz dieser Hürden das Lernverhalten und die Lernmotivation der Auszubildenden positiv beeinflussen können.

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

In Anbetracht der gegenwärtigen Herausforderungen und der zunehmenden Relevanz digitaler Lerninstrumente erscheint die Frage nach einer angemessenen Integration digitaler Medien in Form von Lernapps in die Pflegeausbildung von besonderer Bedeutung. Im Rahmen der Untersuchung erfolgt eine Analyse der Auswirkungen sowohl einer kostenfreien als auch einer kostenpflichtigen App auf das Lernverhalten und die Lernmotivation von Auszubildenden. Die Untersuchung basiert auf einem qualitativen Forschungsansatz, bei dem leitfadengestützte Interviews mit Lernenden der generalistischen Pflegeausbildung durchgeführt werden.

Die vorliegende Forschungsarbeit zielt darauf ab, die Wahrnehmung und Bewertung der Funktionen und Merkmale von Lernapps aus der Perspektive der Lernenden zu erfassen sowie Veränderungen im Lernverhalten und in der Lernmotivation zu analysieren, die durch den Einsatz digitaler Lernangebote entstehen. Um diese Aspekte genauer zu beleuchten, werden folgende Forschungsfragen untersucht:

1. Inwieweit beeinflussen Lernapps wie I care oder Novaheal das Lernverhalten und die Lernmotivation heterogener Lerngruppen in der generalistischen Pflegeausbildung?

2. Welche spezifischen Funktionen und Merkmale von Lernapps werden von heterogenen Lerngruppen als förderlich oder hinderlich für ihren Lernprozess wahrgenommen?

3. Welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich bei der Nutzung von Lernapps aus Sicht von heterogenen Lerngruppen?

Die gewonnenen Erkenntnisse sollen als Grundlage dienen, um praxisnahe Empfehlungen zur Gestaltung und Integration digitaler Lernunterstützungen zu entwickeln. Der Fokus der Untersuchung liegt auf den Bedürfnissen und Perspektiven der Lernenden, um Stakeholder:innen – insbesondere Lernappentwickelnden, Schulleitungen und Lehrkräften – eine fundierte Orientierungshilfe bei der Implementierung und Anwendung digitaler Lernmedien zu bieten. Die Untersuchung beschränkt sich auf Auszubildende der generalistischen Pflegeausbildung, während Studierende der Pflege bewusst nicht einbezogen wurden, um den Fokus auf diesen spezifischen Bildungsbereich zu legen und den Untersuchungsumfang zu begrenzen.

2 Theoretische Fundierung

2.1 Generalistische Pflegeausbildung

Die Reform der Pflegeausbildung durch die Zusammenführung der bisherigen Ausbildungswege verfolgt gemäß Löwenstein (2022) das Ziel, eine umfassende und wissenschaftlich fundierte Qualifizierung sicherzustellen. Daase und Fleiner (2024) weisen darauf hin, dass die sprachlichen Anforderungen in der Pflegeausbildung gestiegen sind. Eine Anpassung der Pflegeausbildung an die zunehmend sprachlich heterogene Zusammensetzung der Auszubildenden ist daher unabdingbar.

2.2 Heterogenität

Vock und Gronostaj (2017) definieren Heterogenität als eine Vielfalt unterschiedlicher Merkmale, welche unter anderem den familiären Hintergrund, die sozioökonomischen Bedingungen, den Migrationshintergrund sowie die individuellen Lernvoraussetzungen umfassen. Letztere beinhalten beispielsweise sprachliche Fähigkeiten, Intelligenz und Vorwissen. Geflüchtete Menschen, welche Deutsch zum Beispiel als Zweitsprache erlernen, tragen zusätzlich zur Steigerung der Diversität bei. Folglich lässt sich festhalten, dass in Lerngruppen eine Begegnung von Teilnehmenden mit divergenten Bildungsbiografien stattfindet (Albrecht et al., 2012).

2.3 Lernmotivation

Ein weiterer wesentlicher Aspekt, der in der Pflegeausbildung Berücksichtigung finden sollte, ist die Förderung der Lernmotivation. Schiefele (1996, zitiert nach Schiefele & Schaffner, 2020) zufolge bedeutet Lernmotivation das Bestreben, neue Inhalte oder Fertigkeiten zu erwerben, um spezifische Ziele zu erreichen. In diesem Kontext erweist sich eine Differenzierung zwischen extrinsischer und intrinsischer Motivation als relevant. Extrinsische Motivation basiert auf äußeren Anreizen wie Belohnungen oder Anerkennung, während intrinsische Motivation aus der Freude am Lernen oder dem Erleben von Kompetenz resultiert (Schiefele, 1996, zitiert nach Schiefele & Schaffner, 2020).

2.4 Digitale Lernunterstützung und Lernapps

Ortmann-Welp (2020b) zufolge erlaubt der digitale Austausch von Wissen und Erfahrungen einen flexiblen, ortsunabhängigen Zugang, was die Relevanz der Förderung von Medienkompetenzen in der Pflegeausbildung unterstreicht. Diese Kompetenz ist von entscheidender Bedeutung, um die Auszubildenden auf die Anforderungen des Pflegeberufs vorzubereiten.

Die Nutzung mobiler Anwendungen erlaubt es Lernenden, zeit- und ortsunabhängig zu lernen, wobei die Lernphasen nicht an feste Zeitpunkte gebunden sind. Diese Flexibilität begünstigt eine vertiefte Auseinandersetzung mit den Lerninhalten durch multimediale und interaktive Elemente (Gerlicher & Jordine, 2018).

Des Weiteren eröffnen mobile Anwendungen ein breites Spektrum an Möglichkeiten zur Erweiterung der persönlichen und beruflichen Bildung. Sie machen Lehrinhalte nicht nur zugänglich, sondern gestalten diese auch didaktisch und visuell ansprechend. Der Einsatz spielerischer Elemente kann die Lernmotivation steigern, während softwaregestützte Unterstützung eine effiziente Messung des Lernfortschritts sowie die gezielte Bearbeitung individueller Lernbedarfe ermöglicht. In traditionellen Lernsettings wäre ein solcher Ansatz nur mit erheblichem Aufwand realisierbar (Steinhauer, 2018).

Die Relevanz des Mobile Learnings, also des Lernens mit mobilen Endgeräten wie Smartphones und Tablets, ist seit über einem Jahrzehnt ungebrochen und wird auch künftig eine zentrale Rolle spielen. Diese Methode hat sich in sämtlichen Bildungsbereichen etabliert und erlaubt es Lernenden, zeit- und ortsunabhängig zu lernen. Die kontinuierliche technologische Entwicklung bedingt jedoch eine fortlaufende Anpassung der didaktischen Ansätze und Lernformate (De Witt & Gloerfeld, 2018).

Gegenwärtig kann eine Vielzahl von Lernformaten als mobile Anwendung in Form von Apps genutzt werden. Ein wesentlicher Vorteil dieser Methode besteht in ihrer permanenten Verfügbarkeit, was insbesondere in der deutschsprachigen Pflegebildung zunehmend an Bedeutung gewinnt (Kamin, 2013; Kamin & Meister, 2014; Sieger et al., 2015, zitiert nach Peters et al., 2018).

Ortmann-Welp (2020a) hebt hervor, dass die Nutzung von Apps die Medienkompetenz fördert und die Verwendung digitaler Medien für Bildungszwecke vorantreibt. Dennoch birgt die Fülle an Informationen das Risiko einer Überforderung der Nutzenden, insbesondere für Personen mit Schwierigkeiten bei der Erkennung und Bewertung relevanter Hinweise und Unterstützungsangebote (Walton et al., 2005; Johansson et al., 2014; O'Connor & Andrews, 2016, zitiert nach Peters et al., 2018). Es sei zudem darauf verwiesen, dass mobile Lernanwendungen die Präsenzlehre nicht ersetzen können, sondern als komplementäres Element dienen (De Marcos Ortega et al., 2011; Wu et al., 2011; Pimmer et al., 2014, zitiert nach Peters et al., 2018).

2.5 Aktueller Forschungsstand

Trotz umfassender Recherche konnten keine Studien identifiziert werden, welche den Forschungsfragen direkt entsprechen. Diese Erkenntnis lässt den Schluss zu, dass im Bereich der Nutzung von Lernapps in der deutschen Pflegeausbildung eine deutliche Forschungslücke besteht, die durch weitere Untersuchungen geschlossen beziehungsweise minimiert werden sollte.

Laut Angaben der Universität Witten/Herdecke (o. D.) wurde im Rahmen des IFGP-Innovationsprogramms am Berliner Bildungscampus ein Forschungsprojekt durchgeführt, welches die Lernapp Novaheal zum Gegenstand hat. Das Ziel des Projekts (2021–2023) bestand in der Analyse des Potenzials digitaler Lernangebote zur Optimierung der Pflegeausbildung und Entlastung der Lehrenden. Die Untersuchung fokussiert auf die Einsatzmöglichkeiten der App im Schulalltag sowie auf die Perspektiven der Lehrenden hinsichtlich deren Anwendungsmöglichkeiten (Novaheal, 2022).

In ihrer Veröffentlichung thematisieren Hacker et al. (2022) das von der EU geförderte Erasmus+-Projekt „Take Care International“. Ziel des Projekts ist die Weiterentwicklung der Serious-Game-App „Take Care“ zur Ausbildung in der Alten-, Gesundheits- und Krankenpflege. Unter der Leitung der Universität Osnabrück und der Ingenious Knowledge GmbH zielt das internationale Projekt darauf ab, Auszubildenden die Möglichkeit zu bieten, sich in einer digitalen Umgebung auf die Pflege von Menschen mit demenziellen Erkrankungen vorzubereiten.

In einer weiteren relevanten Studie von O'Connor und Andrews (2018) wurde die Wahrnehmung und Nutzung von Smartphones und Apps in der klinischen Ausbildung von 200 Pflegestudierenden am University College Cork, Irland, untersucht. Die Resultate der Untersuchung zeigen, dass nahezu alle Studierenden im Besitz eines Smartphones sind, jedoch lediglich knapp die Hälfte Apps für das Lernen in der Praxis nutzt. Als Vorteile sind ein verbesserter Zugang zu Lernmaterialien sowie ein gesteigertes Selbstvertrauen zu nennen (O'Connor & Andrews, 2018). Allerdings existieren auch Barrieren für eine breitere Nutzung, insbesondere negative Einstellungen des Pflegepersonals sowie eine unzureichende WLAN-Konnektivität. Die Autor:innen postulieren daher, Lernende stärker in die Entwicklung von Lernapps einzubeziehen und das Pflegepersonal über deren Vorteile zu informieren. Darüber hinaus wird die Notwendigkeit von Investitionen in die technische Infrastruktur betont. Obgleich mobile Apps ein beträchtliches Potenzial besitzen, traditionelle Lernmethoden zu ergänzen, betonen die Autor:innen, dass ihr Einsatz eine sorgfältige Planung erfordert, um einen tatsächlichen Mehrwert zu generieren (O'Connor & Andrews, 2018).

Obgleich digitale Lernapps wie I care und Novaheal in der Pflegeausbildung zunehmend zum Einsatz kommen, liegen derzeit keine empirischen Studien vor, welche den spezifischen Einfluss dieser Apps auf das Lernverhalten und die Motivation in heterogenen Lerngruppen analysieren. Diese Forschungslücke, insbesondere im Kontext der generalistischen Pflegeausbildung, unterstreicht die Relevanz der vorliegenden Forschungsarbeit. Ziel dieser Untersuchung ist die Generierung neuer empirischer Erkenntnisse zu den Perspektiven heterogener Lerngruppen hinsichtlich der Nutzung dieser Lernapps, um die bestehende Forschungslücke zu minimieren.

3 Forschungsmethodik und Forschungsdesign

3.1 Methodologische Positionierung

Sofern keine aktuellen Zusammenfassungen vorliegen, wird von Ritschl et al. (2023) die Durchführung einer empirischen Studie zur Generierung neuer Erkenntnisse empfohlen. Die in der Einleitung dargelegten Forschungsfragen wurden bislang nicht auf empirischer Basis untersucht, wie die theoretische Fundierung zeigt. In Anbetracht des zu Beginn dargelegten Forschungsinteresses sowie der bislang fehlenden empirischen Forschung ist es von Relevanz, die subjektiven Sichtweisen heterogener Lerngruppen in der generalistischen Pflegeausbildung in Bezug auf den Einsatz von Lernapps als digitale Lernunterstützung zu untersuchen.

3.2 Forschungsfeldbestimmung

Eine Berliner Pflegeakademie eignet sich in besonderem Maße als Forschungsfeld, da sie laut der dort tätigen Schulleitung durch heterogene Lerngruppen in der generalistischen Pflegeausbildung gekennzeichnet ist.

3.3 Datenerhebung und Datenauswertung

Leitfadengestütztes Interview

Aus diesem Grund wird die subjektive Wahrnehmung heterogener Lerngruppen in Bezug auf die Nutzung von Lernapps als digitale Lernunterstützung durch leitfadengestützte Interviews erfasst, um eine belastbare Datenbasis zu generieren. Die Datenerhebung erfolgt mittels Einzelinterviews. Das leitfadengestützte Interview stellt eine qualitative Methode der Datenerhebung dar, welche auf einem im Vorfeld entwickelten Leitfaden basiert. Diese Methodik erlaubt die Behandlung relevanter Themen, wobei den Befragten gleichzeitig Raum für eigene Überlegungen gelassen wird (Helfferich, 2019).

Erstellung des Erhebungsinstruments

Im Rahmen der vorliegenden Untersuchung wurde ein Interviewleitfaden entwickelt. Zu Beginn des Interviews erfolgt eine Erhebung soziodemographischer Strukturdaten mittels eines Kurzfragebogens.

Sampleauswahl

Die Kontaktaufnahme erfolgt auf Basis der Selbstmeldestrategie (Helfferich, 2011). Die Heterogenität der Lernenden stellt einen zentralen Aspekt der zugrunde liegenden Forschungsfragen dar, weshalb diesem Aspekt im Rahmen der vorliegenden Untersuchung besondere Beachtung geschenkt wird. Daher wird eine gezielte Auswahl eines möglichst vielfältig zusammengesetzten Samples angestrebt, welches sich hinsichtlich Alter, Geschlecht, Herkunft und Ausbildungserfahrung unterscheidet. Die Einschlusskriterien umfassen die Zugehörigkeit der Teilnehmenden der generalistischen Pflegeausbildung zum ersten bis dritten Lehrjahr an der Berliner Pflegeakademie. Eine bewusste Selektion der Teilnehmenden anhand von Kriterien wie Herkunft, Alter, Geschlechtsidentität und Sprachniveau findet nicht statt, da bereits eine hohe Heterogenität der Lerngruppen im untersuchten Forschungsfeld gegeben ist. In Anbetracht der limitierten Ressourcen wird die Anzahl der in dieser Forschungsarbeit zu befragenden Personen vorab auf maximal sechs (n = 6) begrenzt.

Qualitative Inhaltsanalyse

In Anbetracht des zu erwartenden Umfangs des Datenmaterials wurde die qualitative Inhaltsanalyse als geeignete Methode ausgewählt, um eine systematische und strukturierte Auswertung der transkribierten Texte zu gewährleisten (Mayring & Fenzl, 2019). Die qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring (2023) stellt ein Instrument zur systematischen Strukturierung und Zusammenfassung erhobener Daten dar. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wird der induktiven Kategorienbildung der Vorzug gegeben, um eine größtmögliche Offenheit für die individuellen Sichtweisen und subjektiven Erfahrungen heterogener Lerngruppen in der generalistischen Pflegeausbildung zu gewährleisten. Dies erlaubt eine differenzierte Erfassung und Analyse der Perspektiven der Lernenden hinsichtlich des Einsatzes digitaler Lernanwendungen wie I care und Novaheal. Der induktive Ansatz dient zudem dazu, dass die Analyse den tatsächlichen Erfahrungen und Meinungen der Befragten entspricht.

4 Forschungsergebnisse

4.1 Deskriptive Darstellung des Samples

Das Forschungsfeld der vorliegenden Untersuchung umfasst die in Kapitel 3 beschriebene Berliner Pflegeakademie. Insgesamt nahmen fünf Auszubildende, die sich freiwillig und eigeninitiativ gemeldet hatten, an den Interviews teil.

4.2 Präsentation der Interviewdaten

Im Folgenden werden die Resultate aus fünf qualitativen, leitfadengestützten Interviews präsentiert. Die befragten Personen sind zwischen 23 und 41 Jahre alt und befinden sich im ersten oder dritten Ausbildungsjahr. Unter den befragten Personen befinden sich zwei deutsche Staatsangehörige sowie Personen mit den Staatsangehörigkeiten von Vietnam, Bosnien und Syrien. Die Bildungsabschlüsse der Befragten umfassen einen Realschulabschluss, ein vietnamesisches Abitur mit abgeschlossenem Bachelorstudium im Bereich Tourismus, einen Realschulabschluss mit abgeschlossener Berufsausbildung als Pferdewirtin, ein Fachabitur mit abgeschlossener Ausbildung zum kaufmännischen Assistenten sowie ein syrisches Abitur, welches in Deutschland als anerkannter mittlerer Schulabschluss gilt. Zudem wurden Sprachkenntnisse in Deutsch (B2 bis C1), Englisch, Arabisch, Vietnamesisch, Bosnisch und Türkisch angegeben. Die Gruppe kann gemäß den Merkmalen von Jablonka und Westhoff (2013) als heterogen bezeichnet werden.

Die Oberkategorien lassen sich wie folgt zusammenfassen:

K1: Präferenz von Lernmitteln

K2: Nutzung von Lernapps

K3: Lernstrategien und -dynamiken

K4: Lernapps

K1 Präferenz von Lernmitteln

Im ersten Interview werden das Buch von Thieme zusammen mit I care und einer Arzneimittelapp als bevorzugte Lernmittel genannt. Im zweiten Interview werden Videos, Erklärvideos und Apps als präferierte Lernmittel angegeben, wobei Videos und auditive Lernmethoden als produktiver empfunden werden, da das Lesen als weniger unterstützend wahrgenommen wird. Im fünften Interview werden schließlich Apps und Karteikarten aufgrund ihrer Mobilität bevorzugt; Videos werden als hilfreich bei der Bearbeitung komplexer Themen genannt.

K2 Nutzung von Lernapps

Im dritten Interview lassen sich I care, Elsevier und Novaheal als bekannte Apps identifizieren. Es wird angegeben, dass I care und Novaheal verwendet werden. Im vierten Interview werden I care, Novaheal sowie eine Arzneimittelapp als bekannte Lernapps benannt, jedoch keine davon aktiv genutzt. Im fünften Interview wird festgehalten, dass I care und eine Medikamentenapp als bekannte Lernapps zu nennen sind und I care regelmäßig Anwendung findet.

Das zweite Interview beschreibt eine tägliche Nutzung der Apps, die in den Abendstunden sowohl im Außenbereich des Wohnraums, etwa im Garten, als auch auf der Couch stattfindet. Das dritte Interview berichtet von einer täglichen Nutzung für ein bis zwei Stunden im theoretischen Block der Ausbildung und gibt an, dass die Apps auf dem Schulweg, in Verkehrsmitteln, auf dem Balkon sowie zu Hause verwendet werden. Das fünfte Interview beschreibt eine Nutzung der Apps alle zwei bis drei Tage zu Hause, im Park und in Cafés.

Als Gründe für eine intensivere Nutzung werden vor allem eine verständliche Aufbereitung, klare Struktur, umfassende Themenbereiche und eine schnelle Informationssuche genannt. Das erste Interview verweist darauf, dass Krankheitsbilder in Büchern aufgrund ihrer Komplexität schwer verständlich sind, weshalb Apps zur Vereinfachung genutzt werden. Im dritten Interview werden mehr Farben und Emojis als möglicher zusätzlicher Anreiz genannt. Im vierten Interview werden ein einheitlicher Standard, eine Absicherung durch Fachinstitutionen und eine sinnvolle Suchleiste als wichtige Bedingungen benannt.

Als Hindernisse zeigen sich vor allem Unübersichtlichkeit, lange Suchzeiten, Augenbelastung, Reizüberflutung, Kosten, Zeitmangel sowie unzureichender Inhalt. Im vierten Interview wird zudem hervorgehoben, dass Apps nicht genutzt werden, wenn sie fachlich inkorrekt erscheinen oder schulisch nicht akzeptiert werden.

Mehrfach wird deutlich, dass Lernapps vor allem zur Nachbereitung, zur schnellen Informationsbeschaffung und zur Unterrichtsvorbereitung eingesetzt werden. Im Bereich der Prüfungsvorbereitung berichten mehrere Interviews von einer gezielten Nutzung der Apps. Gleichzeitig wird deutlich, dass eine Prüfungsvorbereitung mit Lernapps nur dann in Betracht kommt, wenn die Anwendungen als ausreichend strukturiert und fachlich tragfähig wahrgenommen werden.

K3 Lernstrategien und -dynamiken

Beim Lernverhalten zeigt das erste Interview keine Veränderung durch die Nutzung der Apps. Im dritten Interview wird hingegen dargelegt, dass das Lernen durch die Nutzung digitaler Mittel an Intensität gewinnt. Im fünften Interview wird beschrieben, dass die Appnutzung das Lernen erleichtert und häufiger gelernt wird.

In Bezug auf die Lernmotivation zeigt das erste Interview einen deutlichen Einfluss der Apps, da das Lernen durch digitale Unterstützung schneller und einfacher erfolgt. Im fünften Interview wird festgestellt, dass Apps die Lernstruktur unterstützen, die Motivation jedoch von anderen Faktoren abhängig bleibt.

Beim Lerntyp ergeben sich unterschiedliche Einschätzungen. Während im ersten Interview eine höhere Präferenz für Bücher besteht und die Apps eher nicht als passend zum eigenen Lerntyp erlebt werden, wird die App im zweiten Interview als passend beschrieben. Im vierten Interview wird darauf verwiesen, dass die eigene Lernstrategie in erster Linie auf dem Auswendiglernen von Büchern basiert, wobei Lernapps vor allem zum schnellen Nachschlagen eingesetzt werden.

K4 Lernapps

Bei den unterstützenden Funktionen werden insbesondere Karteikarten, Prüfungsfragen, Quizformate, Suchverläufe und eine klare Struktur als hilfreich beschrieben. Im dritten Interview werden außerdem Krankheitsbilder für das Examen und Fallbeispiele als unterstützend hervorgehoben.

Als störend werden vor allem das Fehlen von Videos, fehlende oder zu wenige Fallbeispiele, ungenaue Suchergebnisse, Werbung sowie mangelnde Übersichtlichkeit genannt. Teilweise wird zudem kritisiert, dass rechtliche Aspekte, Therapie und pflegerische Maßnahmen in den Apps nicht ausreichend berücksichtigt seien. Auch Augenbelastung und lange Nutzungszeiten am Mobiltelefon werden thematisiert.

Zu den allgemeinen Vorteilen zählen die Möglichkeit des schnellen Nachschlagens, die Zeitersparnis, die Flexibilität beim Lernen und der schnelle Zugriff auf Informationen. Gleichzeitig werden Frustrationen beschrieben, wenn Themen in der App nicht auffindbar sind oder technische Probleme wie Registrierungsfehler und Appabstürze auftreten.

Für die Unterrichtsintegration wird Potenzial gesehen, insbesondere wenn Apps für Arbeitsaufträge, Vertiefung, Prüfungsvorbereitung oder den Theorieblock genutzt werden können. Mehrfach wird angeregt, dass Lehrkräfte Apps empfehlen oder auswählen könnten und Kooperationen mit Schulen sinnvoll wären.

Im Bereich der Qualität wird deutlich, dass Vertrauen in Lernapps vor allem dann besteht, wenn die Quelle als bekannt und zuverlässig wahrgenommen wird. Teilweise wird das Vertrauen durch den Abgleich mit Fachbüchern gestärkt. Gleichzeitig werden fehlende Sprachwahloptionen und eine teilweise als oberflächlich wahrgenommene Darstellung kritisiert.

Thieme I care WISSEN TO GO 2020 App

Die App I care wird unterschiedlich wahrgenommen. Positiv hervorgehoben werden die Gliederung, die Farbkennzeichnung, die Themenabdeckung und die Nutzung zum Nachschlagen. Kritisch bewertet werden dagegen Unübersichtlichkeit, geringe inhaltliche Tiefe sowie das Fehlen von Videos und tieferen Erklärungen. In einzelnen Interviews wird die App regelmäßig genutzt, in anderen gar nicht. Insgesamt zeigt sich, dass I care vor allem dann genutzt wird, wenn ein schneller Zugriff auf bekannte Inhalte gewünscht ist.

Novaheal Pflegewissen App

Novaheal wird insgesamt eher positiv beschrieben. Mehrfach werden die klare Struktur, die Suchfunktion, die Eignung für die Examensvorbereitung sowie die Möglichkeit zur Erstellung von Karteikarten und Prüfungsfragen hervorgehoben. Gleichzeitig werden Wünsche nach mehr visuellen Elementen, vertiefender fachlicher Auseinandersetzung und anatomischen Erklärungen geäußert. Besonders häufig wird die Kostenpflichtigkeit thematisiert. In mehreren Interviews wird deutlich, dass eine häufigere Nutzung wahrscheinlicher wäre, wenn die App kostenfrei oder über die Schule bereitgestellt würde.

5 Diskussion

5.1 Interpretation

1. Forschungsfrage: Inwieweit beeinflussen Lernapps wie I care oder Novaheal das Lernverhalten und die Lernmotivation von heterogenen Lerngruppen in der generalistischen Pflegeausbildung aus Sicht von heterogenen Lerngruppen?

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Lernapps I care und Novaheal für zwei Lernende (n = 2) eine zentrale Rolle im Lernprozess spielen. Die Einflüsse der Apps auf das Lernverhalten und die Motivation variieren jedoch erheblich, je nach spezifischen Funktionen der Apps und den individuellen Vorlieben der Nutzenden. Einige Befragte empfinden Funktionen wie Quiz und Wiederholungen als vorteilhaft für die Festigung von Wissen, während andere die Apps primär zur schnellen Informationsbeschaffung nutzen, was sich weniger intensiv auf ihr Lernverhalten auswirkt.

Multimediale Inhalte wie Erklärvideos sind insbesondere für visuelle Lerntypen von Vorteil, während andere Lernende von der schnellen Informationsbeschaffung profitieren. Im fünften Interview wird darauf hingewiesen, dass Apps zwar die Lernstruktur unterstützen, die Motivation jedoch von anderen Komponenten abhängt. Besonders die Prüfungsvorbereitung mit Novaheal zeigt, dass Apps primär zur schnellen Abfrage von Informationen und zum Auswendiglernen genutzt werden, wobei Defizite in Bezug auf Übersichtlichkeit und inhaltliche Tiefe festgestellt werden.

Im Vergleich zu traditionellen Lernmaterialien bieten die Apps Vorteile hinsichtlich Flexibilität und schneller Verfügbarkeit von Informationen. Einige Lernende bevorzugen jedoch weiterhin Bücher als umfassendere Informationsquelle und nutzen Lernapps lediglich als ergänzendes Instrument zur gezielten Wiederholung. Lernapps werden somit als komplementäres Werkzeug betrachtet, dessen Einsatz das Lernverhalten und die Motivation positiv beeinflussen kann, aber nicht zwangsläufig beeinflussen muss.

Zusammenfassend wird berichtet, dass bei den meisten Befragten das Lernverhalten durch die Nutzung der Apps nicht grundlegend verändert wurde. Einige berichten jedoch von einer Intensivierung des Lernens. Der schnelle Zugang zu Informationen wird überwiegend positiv bewertet und als förderlich für den Lernerfolg angesehen, wobei der tatsächliche Einfluss maßgeblich von den individuellen Nutzungsgewohnheiten abhängt. I care wird aufgrund von Kritik an der Unübersichtlichkeit und inhaltlichen Tiefe nur sporadisch genutzt, während Novaheal für ihre klare Struktur und die Möglichkeit zur Erstellung eigener Prüfungsfragen gelobt wird. Abschließend wird deutlich, dass beide Apps das Potenzial zeigen, das Lernverhalten und die Motivation positiv zu beeinflussen, wobei der tatsächliche Nutzen stark von der individuellen Nutzung und den finanziellen Möglichkeiten der Auszubildenden abhängt.

2. Forschungsfrage: Welche spezifischen Funktionen und Merkmale von Lernapps werden von heterogenen Lerngruppen als förderlich oder hinderlich für ihren Lernprozess wahrgenommen?

Die spezifischen Funktionen und Merkmale von Lernapps werden von heterogenen Lerngruppen unterschiedlich bewertet. Als förderlich werden insbesondere Karteikarten, Quizfragen sowie der schnelle Zugriff auf prüfungsrelevante Inhalte wahrgenommen, da diese Funktionen zur Strukturierung des Lernstoffs und zur gezielten Wiederholung beitragen.

Demgegenüber lassen sich aus den identifizierten technischen und inhaltlichen Defiziten erhebliche Barrieren ableiten. Die mangelnde Übersichtlichkeit, insbesondere bei I care, wird häufig als Defizit benannt. Gerade in zeitkritischen Prüfungsvorbereitungen könnte dies als hinderlich erlebt werden, sodass auf bewährte Lernmittel wie Bücher zurückgegriffen wird. Dies zeigt, dass intuitive Bedienbarkeit sowie eine klare Strukturierung in Apps keine Selbstverständlichkeit sind. Die Präferenz der Befragten, in solchen Fällen auf Bücher zurückzugreifen, verdeutlicht, dass die digitale Unterstützung nicht als vollumfänglicher Ersatz für klassisches Lernmaterial betrachtet werden kann.

Des Weiteren wird die Wissensveranschaulichung durch das Fehlen multimedialer Unterstützung, beispielsweise in Form von Videos, eingeschränkt, was insbesondere für visuelle Lerntypen eine zusätzliche Barriere darstellt. Kerres (2018) betont, dass die Effektivität digitaler Lernmedien maßgeblich von der Anwendungsfreundlichkeit und didaktischen Gestaltung abhängt. Dies lässt die vorhandenen Defizite besonders deutlich hervortreten.

Die gewonnenen Erkenntnisse legen nahe, dass eine verstärkte Fokussierung auf anwendungsfreundliches Design und eine intuitive Bedienung erforderlich ist, um die Lernapps für heterogene Lerngruppen besser zugänglich zu machen. Eine optimierte Gestaltung könnte nicht nur die Akzeptanz steigern, sondern auch die kognitive Belastung verringern.

3. Forschungsfrage: Welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich bei der Nutzung von Lernapps aus Sicht von heterogenen Lerngruppen?

Die Verwendung von Lernapps birgt für heterogene Lerngruppen in der Pflegeausbildung sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Als entscheidender Vorteil kann die Flexibilität sowie die ortsunabhängige Verfügbarkeit identifiziert werden, die von mehreren Befragten positiv bewertet wird. Dabei wird vor allem die zeitliche und räumliche Unabhängigkeit der Lernapps, insbesondere für die wiederholte Anwendung zur Prüfungsvorbereitung, als vorteilhaft erachtet.

Die Technikaffinität insbesondere der zwischen 1985 und 2000 geborenen Generation zeigt sich in den Forschungsergebnissen, in denen 100 % (n = 5) der Befragten angaben, die Lernapps zu kennen, und 80 % (n = 4), diese aktiv zu nutzen. Dies bekräftigt die Relevanz digitaler Lernunterstützung in der Pflegeausbildung und unterstreicht die Bedeutung der gezielten Integration von Medienkompetenzen in die Ausbildung, um angehende Pflegekräfte auf die Anforderungen im Beruf vorzubereiten (Ortmann-Welp, 2020b).

Die jederzeitige Verfügbarkeit der Inhalte kann die Motivation und Häufigkeit des Lernens fördern, indem sie eine flexible Einbettung in den Alltag erlaubt und die Organisation des Lernens unterstützt. Die effizienten Suchmöglichkeiten, die Erstellung von Prüfungsfragen sowie das schnelle Nachschlagen von Inhalten fördern eine strukturierte Prüfungsvorbereitung. Des Weiteren eröffnen Lernapps die Möglichkeit, verschiedene Lerntypen anzusprechen, wodurch eine Anpassung des Lernprozesses an individuelle Bedürfnisse erleichtert werden könnte.

Dennoch zeigen sich erhebliche Herausforderungen. Neben den hohen Kosten für Auszubildende werden technische Probleme wie Registrierungsfehler, Appabstürze und fehlerhafte Inhalte genannt, die den Lernerfolg potenziell beeinträchtigen könnten. Des Weiteren wird die fachliche Korrektheit der Inhalte teilweise infrage gestellt, was die Verwendung zusätzlicher traditioneller Lernmaterialien erforderlich macht. Lernapps bieten insgesamt deutliche Vorteile, insbesondere hinsichtlich Flexibilität, Effizienz und prüfungsvorbereitender Funktionen. Gleichwohl erschweren technische und inhaltliche Defizite die Nutzung, sodass das volle Potenzial der Lernapps für heterogene Lerngruppen in der Pflegeausbildung nur begrenzt nutzbar ist. Eine optimierte Anwendungsfreundlichkeit sowie eine gesteigerte inhaltliche Qualität könnten positive Effekte der Lernapps verstärken.

5.2 Schlussfolgerungen

Die Ergebnisse der vorliegenden Forschungsarbeit legen nahe, dass die Lernapps I care und Novaheal das Potenzial aufweisen, das Lernverhalten und die Lernmotivation in heterogenen Lerngruppen der Pflegeausbildung positiv oder auch kaum zu beeinflussen. Dabei muss jedoch berücksichtigt werden, dass der Effekt der Apps in hohem Maße von der individuellen Nutzung und den persönlichen Präferenzen der Lernenden abhängt und entsprechend variiert. Während einige Befragte keinen nennenswerten Einfluss auf ihre Lernmotivation feststellten, berichteten andere von einer deutlichen Steigerung der Motivation durch den Einsatz digitaler Lernwerkzeuge.

Des Weiteren konnten Unterschiede im Lernverhalten beobachtet werden. Einige der befragten Lernenden gaben an, durch die Apps intensiver zu lernen, während andere keine Veränderung ihres Lernverhaltens feststellten. Die Flexibilität und ortsunabhängige Verfügbarkeit der Apps wurde insbesondere im Kontext der Prüfungs- oder Unterrichtsvorbereitung als Vorteil erachtet. In diesem Zusammenhang wurden seitens der Befragten insbesondere die leichte Transportierbarkeit sowie der schnelle Zugriff auf die Inhalte positiv hervorgehoben. Gleichzeitig wird ersichtlich, dass bei zwei Befragten eine eher zurückhaltende Veränderung ihres Lernverhaltens beobachtet wurde, insbesondere bei jenen, die primär die I care App nutzten.

Die durchgeführten Interviews offenbaren jedoch auch Verbesserungspotenzial, insbesondere hinsichtlich der Anwendungsfreundlichkeit und technischen Umsetzung. Werbung, technische Probleme sowie die teilweise als unübersichtlich wahrgenommene Struktur erschweren den Lernprozess. Eine optimierte Navigation sowie ein intuitiveres Design könnten möglicherweise dazu beitragen, die Akzeptanz und Effektivität der Apps zu erhöhen. Darüber hinaus wurde ersichtlich, dass die Lernapps nicht alle Lerntypen gleichermaßen ansprechen. Ein Teil der Lernenden präferiert nach wie vor traditionelle Medien wie Bücher oder handschriftliche Notizen, die ihrem Lernstil besser entsprechen.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Lernapps als ergänzende Lernmittel geeignet sein könnten und das Potenzial haben, den Lernalltag zu bereichern. Die Effektivität der Apps ist jedoch maßgeblich von deren Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse der Lernenden sowie von der Qualität der technischen und inhaltlichen Umsetzung abhängig. Obgleich sie zur Unterstützung verschiedener Lerntypen beitragen können, scheinen Apps aufgrund bestehender technischer und inhaltlicher Schwächen sowie der unterschiedlichen digitalen Kompetenzen der Lernenden derzeit nur bedingt als Ersatz beziehungsweise Ergänzung für traditionelle Lernmethoden geeignet.

5.3 Handlungsempfehlungen

Die Forschungsergebnisse bilden die Grundlage für die nachfolgenden praxisorientierten Handlungsempfehlungen, die sich an Appentwickelnde, Schulleitungen, Lehrkräfte und andere Fachkräfte im pflegepädagogischen Bereich richten. Es könnte hilfreich sein, die Gewährleistung einer anwendungsfreundlichen und intuitiven Navigation sowie einer klar strukturierten Inhaltsaufbereitung zu priorisieren, da dies die Akzeptanz von Apps bei den Lernenden fördern kann. Funktionen wie farbliche Markierungen und klare Kategorisierungen scheinen in der Nutzung als hilfreich wahrgenommen zu werden und könnten daher weiterentwickelt werden.

Angesichts der vorhandenen Varianz des Sprachniveaus könnte es sinnvoll sein, die Nutzungsfreundlichkeit durch das Angebot mehrsprachiger Optionen zu erhöhen. Die Integration von Videos sowie kreativen Funktionen wie Diagrammen, Farbcodierungen und Emojis könnte dazu beitragen, die Verständlichkeit zu steigern und den Lernspaß zu fördern. Insbesondere bei komplexen Themen könnte eine Verbesserung der Verständlichkeit angestrebt werden.

Für Schulleitungen und Bildungseinrichtungen wäre es empfehlenswert, Lernapps als komplementäre Lehrmaterialien in den Lehrplan zu integrieren, um den individuellen Lernstilen der Lernenden besser gerecht zu werden. Darüber hinaus könnten Fortbildungen für Lehrkräfte in Betracht gezogen werden, die den effektiven Einsatz digitaler Lernmittel im Unterricht vermitteln.

Es könnte auch hilfreich sein, einheitliche Standards sowie kostengünstige oder kostenfreie Appzugänge zu etablieren, um die Integration der Apps in die Ausbildung zu unterstützen und die Chancengleichheit unter den Lernenden zu fördern. Eine Kooperation zwischen Bildungsinstitutionen und Appentwickelnden könnte in Form von Schullizenzen erfolgen, um die Zugänglichkeit zu erhöhen und auch bisherige Nichtnutzende zur Nutzung hinzuführen. Da die Kostenstruktur für einige Lernende eine Herausforderung darstellen könnte, wäre eine kostenfreie oder kostengünstige Version der Apps wünschenswert.

Darüber hinaus wäre es wichtig, dass Bildungseinrichtungen eine angemessene technische Infrastruktur bereitstellen, zu der stabile Internetverbindungen und geeignete Geräte gehören.

Lehrkräften könnte empfohlen werden, Lernapps verstärkt in die Unterrichtsgestaltung zu integrieren, sowohl zur Vor- und Nachbereitung als auch zur Prüfungsvorbereitung. Eine flexible Einbindung, die die individuellen Lernstile der Auszubildenden berücksichtigt, könnte positive Effekte auf das Lernverhalten und die Motivation haben. Zudem könnte die Vermittlung von Lernstrategien zur optimalen Nutzung der Apps, insbesondere mit einem Fokus auf prüfungsrelevante Inhalte und Lernziele, dazu beitragen, das Potenzial dieser Lernmittel besser auszuschöpfen.

Abschließend kann festgehalten werden, dass eine Vielfalt an Lernwerkzeugen eine hilfreiche Ressource darstellen könnte, um den unterschiedlichen Lernbedürfnissen der Lernenden gerecht zu werden und ihre digitalen Kompetenzen zu fördern.

6 Fazit und Limitation

Die Untersuchung belegt, dass Lernapps wie I care und Novaheal das Potenzial aufweisen, die Motivation und Flexibilität der Lernenden in der Pflegeausbildung zu fördern. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass die konkrete Auswirkung maßgeblich von den individuellen Präferenzen sowie der Qualität der jeweiligen App abhängt. Die Resultate legen nahe, dass speziell strukturierte und anwendungsfreundliche Funktionen, wie beispielsweise Quizformate und eine klare Navigationsstruktur, den Lernerfolg fördern können. Allerdings bestehen Einschränkungen hinsichtlich der technischen Funktionalität, der inhaltlichen Tiefe sowie der Vertrauenswürdigkeit von Lernapps.

Bezogen auf die erste Forschungsfrage lässt sich festhalten, dass Lernapps wie I care und Novaheal das Potenzial in sich bergen, das Lernverhalten und die Lernmotivation in heterogenen Lerngruppen im Rahmen der Pflegeausbildung zu fördern. Einige der Befragten berichteten von einer gesteigerten Flexibilität und Lernintensität, die durch die Nutzung der Apps gefördert wurde. Andere wiederum gaben an, keine signifikanten Veränderungen in ihrem Lernverhalten wahrgenommen zu haben. Die Resultate zeigen, dass Lernapps die Flexibilität fördern und die Lernmotivation vor allem dann nachhaltig beeinflussen, wenn sie die individuellen Lernbedürfnisse und -präferenzen der Nutzenden berücksichtigen.

Bezogen auf die zweite Forschungsfrage hat die Untersuchung ergeben, dass spezifische Funktionen, wie Quizformate und eine effektive Suchfunktion, einen deutlichen Einfluss auf die Lernmotivation ausüben können. Lernapps, die den Lernprozess fördern, weisen eine klare Struktur, integrierte Quizformate zur Prüfungsvorbereitung sowie eine effiziente Suchfunktion auf. Die Analyse hat jedoch ergeben, dass technische Schwierigkeiten, unübersichtliche Strukturen sowie das Fehlen praxisnaher Fallbeispiele den Lernprozess beeinträchtigen können. Der flexible Zugriff auf prüfungsrelevante Inhalte wird von den Befragten jedoch insbesondere in Phasen intensiven Lernens positiv bewertet.

Bezogen auf die dritte Forschungsfrage lässt sich festhalten, dass Lernapps ein breites Spektrum an Möglichkeiten eröffnen, insbesondere im Hinblick auf Flexibilität und Mobilität. Dadurch ist es Lernenden jederzeit und ortsunabhängig möglich, auf Lernmaterialien zuzugreifen. Gleichzeitig ergeben sich jedoch auch Herausforderungen in Form technischer Restriktionen und inhaltlicher Defizite. Einige Lernende bevorzugen traditionelle Lernmaterialien wie Bücher, da diese als verlässlicher und besser strukturiert wahrgenommen werden. Die Untersuchung belegt, dass Lernapps eine wertvolle Unterstützung bieten können; Anpassungen in den Bereichen Anwendungsfreundlichkeit, inhaltliche Tiefe und technische Stabilität sind jedoch erforderlich, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Limitation

Die dargestellten Erkenntnisse sind vor dem Hintergrund methodischer Einschränkungen zu interpretieren. Als wesentliche Einschränkung ist die Interviewführung zu nennen, bei der aufgrund fehlender Erfahrung keine hinreichende Nachfrage stattfand. Eine weitere Limitation dieser Untersuchung liegt in der geringen Stichprobengröße sowie der Fokussierung auf eine einzige Berliner Pflegeschule, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse einschränkt. Die ausschließliche Erhebung qualitativer Daten erlaubt detaillierte Einblicke in individuelle Erfahrungen, wobei die Übertragbarkeit der Ergebnisse begrenzt ist. Der Umfang der Analyse wurde zudem durch die zeitlichen und ressourcenbezogenen Beschränkungen im Rahmen dieser Forschungsarbeit begrenzt.

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Titre: IPG-Sammelband 3: Digitale Perspektiven in Pflege, Versorgung und Bildung

Recueil , 2026 , 84 Pages

Autor:in: IPG I.P.&.G. (Éditeur), Prof. Dr. Patrick Fehling (Éditeur), Melanie El Kassem (Auteur), Luisa Fitz (Auteur), Michelle Lichtenberg (Auteur)

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Résumé des informations

Titre: IPG-Sammelband 3: Digitale Perspektiven in Pflege, Versorgung und Bildung
Sous-titre: Praxisnahe Forschungsarbeiten zu Kommunikation, Gesundheitsinformation und Lernen
Auteurs: IPG I.P.&.G. (Éditeur), Prof. Dr. Patrick Fehling (Éditeur), Melanie El Kassem (Auteur), Luisa Fitz (Auteur), Michelle Lichtenberg (Auteur)
Année de publication: 2026
Pages: 84
N° de catalogue: V1738408
ISBN (PDF): 9783389196274
ISBN (Livre): 9783389196281
Langue: allemand
mots-clé: ipg-sammelband digitale perspektiven pflege versorgung bildung praxisnahe forschungsarbeiten kommunikation gesundheitsinformation lernen
Sécurité des produits: GRIN Publishing GmbH

Citation du texte: IPG I.P.&.G. (Éditeur), Prof. Dr. Patrick Fehling (Éditeur), Melanie El Kassem (Auteur), Luisa Fitz (Auteur), Michelle Lichtenberg (Auteur), 2026, IPG-Sammelband 3: Digitale Perspektiven in Pflege, Versorgung und Bildung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1738408

IPG-Sammelband 3: Digitale Perspektiven in Pflege, Versorgung und Bildung

Praxisnahe Forschungsarbeiten zu Kommunikation, Gesundheitsinformation und Lernen

Extrait

Inhalt

Vorwort

Das Innovationszentrum Pflege und Gerontologie (IPG)

Die Beiträge auf einen Blick

Herausgeber in Kürze

Digitale Unterstützungssysteme in Notaufnahmen bei Patient:innen mit Migrationshintergrund

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung und Forschungsfrage

2 Theoretische Fundierung

2.1 Projekt DICTUM

2.2 Die aidminutes.rescue App

2.3 Notaufnahme

2.4 Migration und Gesundheit

2.5 Kommunikation und Sprachbarrieren im Gesundheitswesen

2.6 Kommunikationslösungen in der Notaufnahme

3 Methodik

3.1 Studiendesign, Stichprobe und Ethik

3.2 Hypothesen

4 Ergebnisse

4.1 Datengrundlage

4.2 Zentrale Ergebnisse

5 Methodische Einordnung

6 Fazit

ChatGPT im Kontext der Selbstdiagnose: Eine qualitative Untersuchung der Nutzung, Chancen und Risiken

1 Einleitung

1.1 Relevanz des Themas

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

2 Methodik und Forschungsdesign

2.1 Vorgehen bei der empirischen Erhebung

2.2 Methodenkritik

3 Theoretischer Hintergrund

3.1 Entwicklung künstlicher Intelligenz

3.2 Technologien und Algorithmen hinter KI

3.3 Chatbot ChatGPT

3.4 Anwendungsbereiche und -möglichkeiten von KI im Gesundheitswesen

3.5 Ethik und Datenschutz

3.6 Rechtliche Rahmenbedingungen

3.7 Vergleich zu anderen Selbstdiagnose-Tools

4 Forschungsergebnisse

4.1 Umsetzung der Forschung

4.2 Darstellung der Forschungsergebnisse

5 Diskussion

5.1 Nutzungsmuster und Motivation der Nutzer:innen

5.2 Chancen und Potenziale von ChatGPT im Rahmen der Selbstdiagnose

5.3 Risiken und Herausforderungen

5.4 Vertrauen in ChatGPT und Abgrenzung zu Ärzt:innen

5.5 Auswirkungen auf die Arzt-Patient:innen-Beziehung

5.6 Auswirkungen auf das Gesundheitsverhalten

5.7 Datenschutz und ethische Implikationen

6 Schlussfolgerung und Handlungsempfehlungen

6.1 Schlussfolgerung

6.2 Handlungsempfehlungen

7 Fazit und Limitationen

Eine qualitative Untersuchung zur Nutzung von Lernapps als digitale Lernunterstützung in der generalistischen Pflegeausbildung bei heterogenen Lerngruppen in Deutschland

1 Einleitung

1.1 Hintergrund, Themenwahl und Relevanz

1.2 Zielsetzung und Forschungsfragen

2 Theoretische Fundierung

2.1 Generalistische Pflegeausbildung

2.2 Heterogenität

2.3 Lernmotivation

2.4 Digitale Lernunterstützung und Lernapps

2.5 Aktueller Forschungsstand

3 Forschungsmethodik und Forschungsdesign

3.1 Methodologische Positionierung

3.2 Forschungsfeldbestimmung

3.3 Datenerhebung und Datenauswertung

4 Forschungsergebnisse

4.1 Deskriptive Darstellung des Samples

4.2 Präsentation der Interviewdaten

5 Diskussion

5.1 Interpretation

5.2 Schlussfolgerungen

5.3 Handlungsempfehlungen

6 Fazit und Limitation

Literaturverzeichnis zum Beitrag 1