Die Medizin als analytisches und diagnoselastiges Fach eignet sich besonders für dei Verwendung fallbasierter, diagnostischer Trainingssysteme. Theoretische Komponenten, wie Anamnese, Beobachtungsinterpretation, Untersuchungshierarchie und Hypothesenbildung lassen sich im Gegensatz zu manuellen und mechanisch-motorischen Untersuchungen einfacher in Software umsetzen und am Monitor zu Trainingszwecken darstellen.
FDTS präsentieren einen realen, beziehungsweise möglichst realitätsnahenFall, der vom Benutzer durch die Interpretation der gegebenen Informationen in Bezug auf die Problemstellung durch die Eingabe einer Diagnose und gegebenenfalls entsprechender Therapien oder durch die Anforderung von Untersuchungen gelöst werden muss. Die theoretischen Grundlagen dafür sind die Definitionen von Krankheitszuständen anhand bestimmter Charakteristika, sprich Diagnosekriterien. Ist die Menge an Informationen nicht ausreichend, beziehungsweise nicht eindeutig genug um eine vorläufige Diagnose stellen zu können, müssen gezielt weitere Untersuchungen angefordert werden, um die Diagnose sichern zu können.
Diese FDTS sollen die bisherige Ausbildung um das Lernen und die Anwendung des im Studium erworbenen Grundwissens und Trainieren von Lösungsalgorhythmen an virtuellen Patienten ergänzen. Virtuelle Patienten können und sollen den echten Patientenkontakt nicht ersetzen, jedoch bieten sich durch deren Einsatz nicht zu unterschätzende Vorteile in der medizinischen Ausbildung: Nicht immer ist ein den aktuellen Themen der Vorlesung entsprechendes Patientengut vorhanden. Mit den Übungen haben Studierende die Möglichkeit Patienten „vom Erstkontakt bis zur Entlassung“ zu betreuen, wie es im Stationsunterricht selten möglich wäre. Diese ganzheitliche Herangehensweise kann sich positiv auf die Motivation, die differentialdiagnostischen Fähigkeiten und damit insgesamt auf den Lernerfolg auswirken.
Lernmethodisch liegt diesen Trainingsprogrammen die Darstellung und Bearbeitung realitätsnaher Kasuistiken zugrunde, die von den Autoren aus Arztbriefen, Akten und umfangreichem Bild- und Videomaterial generiert wurden. Um einzelne Themenbereiche der Medizin qualitativ hochwertig und attraktiv anbieten zu können, ist eine große Menge an guten Fällen erforderlich, um das große Spektrum der verschiedenen (wichtigen) Erkrankungen in ihren jeweiligen Ausprägungen und den dazugehörigen Differentialdiagnosen darstellen zu können.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Allgemeine Überlegungen
1.2 Problem-Orientiertes Lernen
1.3 Lernprogramme allgemein
1.3.1 Grundsätzliche Unterschiede diverser Trainingssysteme
1.3.1.1 Präsentations- und Browsingprogramme
1.3.1.2 Drill-Programme
1.3.1.3 Tutor-Systeme
1.3.1.4 Simulationen
1.4 Fallbasierte Diagnostische Trainigssysteme (FDTS)
1.5 Fragestellung
2 Material und Methoden
2.1 Trainingssystem
2.1.1 d3web.Train allgemein
2.1.2 Fallerstellung
2.1.2.1 Generierung Diagnostischer Trainingsfälle aus Arztbriefen
2.1.2.2 Typische Architektur eines Arztbriefes
2.1.2.3 Einzelne Schritte in der Fallgenerierung
2.1.2.3.1 Erweiterung des Arztbriefes
2.1.2.3.2 Inhaltliche und Formelle Anpassung
2.1.2.3.3 Formulieren der Fragen / Schaffung der Prüfungskomponente
2.1.2.3.4 Formatierung
2.1.2.3.5 Einlesen und Zerlegung der Arztbriefinformationen
2.1.2.3.6 Überprüfung der zerlegten Inhalte
2.1.2.4 Arztbriefkonvertierungstool: Phoenix (vormals KnowMe)
2.1.3 Struktur eines Generierten Trainingsfalles
2.1.4 Liste der Fälle und Diagnosen
2.1.5 Systemvorstellung
2.1.5.1 Online-Kurs-System
2.1.6 Fallvorstellung und Screenshots
2.1.7 D3web.Train
2.1.7.1 Ankunft im System, einführender Screen eines Falles
2.1.7.2 Die virtuelle Patientenakte und deren Steuerung
2.1.7.3 Bildbetrachtung
2.1.7.4 Erstellen der Befunde
2.1.7.5 Diagnosenauswahl
2.1.7.6 Fallabschluss
2.1.7.6.1 Beurteilung / Gesamtscore / Kommentar des Autors
2.1.7.6.2 Fallende
2.2 Darstellung des eingelesenen Beispielfalles
2.2.1 Intro
2.2.2 Anamnese
2.2.3 Körperliche Untersuchung
2.2.4 Labor
2.2.5 Technische Untersuchungen
2.2.6 Diagnosestellung
2.2.7 Beurteilung / Gesamtscore
2.2.8 Fallkommentar / Fallende
2.3 Kursdesign
2.4 Durchführung des Kurses
2.5 Evaluation und Fragebögen
2.5.1 Evaluationskonzept
2.6 Fragebogen / Evaluation
2.6.1 Fragebogen zu Beginn des Kurses (Evaluation I)
2.6.2 Abschluss-Evaluation III (Teil 1)
2.6.3 Abschluss-Evaluation III (Teil 2)
2.6.4 Fallspezifischer elektronischer Feedback-Fragebogen (Evaluation II)
2.7 Kurze Vorstellung alternativer Trainingssysteme
2.7.1 CAMPUS-Software
2.7.2 CASUS
2.7.3 INMEDEA-Simulator
3 Ergebnisse
3.1 Zusammensetzung des Kurses
3.2 Ergebnisse der Evaluation I
3.3 Ergebnisse der Evaluation II
3.4 Evaluation der Fälle
3.4.1 Bewertung der Fälle aus dem Themenbereich der Allergologie
3.4.1.1 Bewertung der Fälle aus dem Themenbereich der Immundefektsyndrome
3.4.1.2 Bewertung der Fälle aus dem Themenbereich der Rheumatologie
3.4.1.3 Dauer der Fallerstellung
3.5 Weitere Ergebnisse und allgemeine Nutzerstatistik
3.6 Klausurergebnisse
4 Diskussion
4.1 Allgemeine Überlegungen
4.2 Kursdesign und Gestaltung der Trainingsfälle
4.3 Diskussion der Ergebnisse
4.3.1 Diskussion der Ergebnisse aus der Evaluation I
4.3.2 Diskussion der Ergebnisse aus den Evaluationen I und III
4.3.2.1 Erwartungen an das Trainingssystem
4.3.3 Diskussion der Ergebnisse aus der Evaluation II
4.3.3.1 Fallbewertung durch Online-Fragebogen
4.3.3.2 Fallbewertung durch Online-Freitextkommentare
4.3.4 Fallerstellung
4.3.5 Diskussion der Klausurergebnisse
4.3.6 Systemaufbau und -integration
5 Ergebnisse nachfolgender Semester
5.1 Allgemeine Ergebnisse der Nutzerstatistik
5.2 Ergebnisse aus den Fallbearbeitungen
5.3 Ergebnisse aus der Evaluation durch Fragebögen
5.4 Klausurergebnisse
5.5 Diskussion der Ergebnisse der nachfolgenden Semester
6 Zusammenfassung
6.1 Zusammenfassung der Ergebnisse der weiteren Semester
6.2 Fazit und Ausblick
7 „CaseTrain“ als „Weiterentwicklung“ des Trainers
7.1 CaseTrain -Grundlagen
7.2 Konzeption und Anforderungen
7.3 CaseTrain –Benutzeroberfläche
7.4 Einsatz von CaseTrain
7.5 Evaluation
7.6 Ergebnisse
7.7 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Evaluation eines fall- und webbasierten Trainingsprogramms (d3web.Train) als verpflichtende Begleitkomponente zur klinischen Lehre in Immunologie und Rheumatologie an der Universität Würzburg, um problemorientiertes Lernen zu fördern und die Ausbildung zu modernisieren.
- Entwicklung und Implementierung eines E-Learning-Trainingssystems
- Methodik des problemorientierten Lernens in der medizinischen Lehre
- Prozess der Fallgenerierung aus klinischen Arztbriefen
- Evaluation von Akzeptanz, Lernerfolg und technischer Implementierung
- Analyse von Nutzerdaten und Klausurergebnissen über mehrere Semester
Auszug aus dem Buch
1.1 Allgemeine Überlegungen
Die Hochschullandschaft in Deutschland war in den letzten beiden Jahrzehnten großen Veränderungen ausgesetzt. Durch die enorme Wissensexplosion der Menschheit kann eine Universität weder das „Wissen für ein ganzes Arbeitsleben“ während des Studiums vermitteln, noch kann sie ihrem früher innegehabten Auftrag nachkommen gleichzeitig eine breite allgemeinbildende Ausbildung zu gewährleisten. Des Weiteren hat einmal erworbenes Wissen eine stetig kürzer werdende Halbwertszeit. „Wer in der Wissensgesellschaft Schritt halten will, muss lebenslang lernen“. (Bertelsmann Stiftung, Heinz Nixdorf Stiftung (Hrsg.), 2001) (Gemeinschaften, 2000)
Im Studium der Humanmedizin lag der Fokus der Lehre bisher auf dem Faktenlernen und war durch eine weitgehende Trennung des Erlernens theoretischer Grundlagen in Vorlesungen und Seminaren und deren praktischer Umsetzung gekennzeichnet. Praktisches Wissen eigneten sich die Studierenden vornehmlich im Rahmen von Famulaturen und des Praktischen Jahres sowie in einzelnen Übungskursen an Phantompuppen an.
Mit der Einführung der neuen Approbationsordnung (im Folgenden abgekürzt mit „ÄAppO“) (Bundesministerium für Gesundheit, 2002) am 27. Juni 2002 wurden große Teile der bisherigen medizinischen Ausbildung tiefgreifenden Änderungen unterworfen. Die Vorgabe des Gesetzes ist eine – mehr als bisher – problemorientierte, fallbasierte und interdisziplinäre Ausbildung, die im Kern eine stärkere Verknüpfung von Theorie und Praxis aufweist, um die Studierenden näher am Beruf auszubilden. Deshalb werden durch die ÄAppO unter anderem auch neue Unterrichtsformen gefordert, um den Studierenden eine verstärkt interdisziplinäre Ausbildung zu ermöglichen. Ferner soll ein lebenslanges Lernen antrainiert werden, was in einem sich schnell und breit entwickelnden Fach – wie der modernen Medizin – eine Grundvoraussetzung darstellt, um zu der in der ÄAppO geforderten ständigen Weiter- und Fortbildung befähigt zu sein.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung erläutert die Notwendigkeit moderner Lehrkonzepte in der medizinischen Ausbildung aufgrund zunehmender Wissensexplosion und neuer gesetzlicher Anforderungen der Approbationsordnung.
2 Material und Methoden: Dieses Kapitel beschreibt das Trainingssystem d3web.Train, den Prozess der Fallerstellung aus Arztbriefen sowie das didaktische Konzept und die verschiedenen Evaluationsschritte.
3 Ergebnisse: Hier werden die Resultate der Evaluation des Kurses, einschließlich Nutzerstatistiken, Fallbewertungen durch Studierende und die Ergebnisse der Abschlussklausur detailliert dargestellt.
4 Diskussion: Das Kapitel reflektiert die Ergebnisse der Evaluation, analysiert das Kursdesign, diskutiert die Lernerfahrungen der Studierenden und bewertet die technische Integration des Systems.
5 Ergebnisse nachfolgender Semester: Dieses Kapitel präsentiert die langfristigen Daten zur Nutzerstatistik und Fallbearbeitung nach Einführung des Systems und bei Übergang zum Nachfolgemodell CaseTrain.
6 Zusammenfassung: Zusammenfassung der wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit hinsichtlich der Effektivität von webbasierten Trainingssystemen zur Ergänzung der klassischen medizinischen Lehre.
7 „CaseTrain“ als „Weiterentwicklung“ des Trainers: Vorstellung des Nachfolgesystems CaseTrain, dessen Konzeption, Anforderungen, technische Neuerungen sowie erste Evaluationsergebnisse.
Schlüsselwörter
E-Learning, medizinische Ausbildung, d3web.Train, CaseTrain, Fallbasiertes Lernen, Rheumatologie, Immunologie, Problemorientiertes Lernen, Blended Learning, Evaluation, Medizinstudium, Lehrkonzepte, Arztbriefe, Wissensvermittlung, Approbationsordnung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Dissertation im Kern?
Die Arbeit behandelt die Einführung, Entwicklung und Evaluation eines fallbasierten, webgestützten Trainingssystems (d3web.Train) zur Unterstützung der Lehre in der klinischen Immunologie und Rheumatologie.
Welche zentralen Themenfelder deckt die Arbeit ab?
Zentral sind die Anwendung von E-Learning-Systemen, das problemorientierte Lernen in der medizinischen Ausbildung, die Konvertierung klinischer Falldaten aus Arztbriefen in Trainingsfälle sowie die didaktische Evaluation dieser Instrumente.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, zu evaluieren, inwieweit ein fallbasiertes Online-Trainingsprogramm als verpflichtende Ergänzung zur klassischen Vorlesung die Akzeptanz, Motivation und den subjektiven Lernerfolg der Studierenden verbessert.
Welche wissenschaftliche Methode wurde für die Evaluation verwendet?
Es wurde ein umfassendes Evaluationskonzept angewandt, das Online-Fragebögen (zu Beginn und am Ende des Kurses), feedbackbasierte Fragebögen nach jeder Fallbearbeitung sowie eine Analyse der Log-Files und Klausurergebnisse umfasst.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Vorstellung des technischen Systems d3web.Train, der Methoden zur Fallerstellung (inkl. des Konvertierungstools Phoenix), die detaillierte Darstellung des Kursdesigns und eine umfangreiche Analyse der Evaluationsergebnisse über mehrere Semester.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Arbeit charakterisieren?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie E-Learning, Medizinische Ausbildung, Fallbasiertes Lernen, d3web.Train, CaseTrain, Evaluation und Rheumatologie charakterisiert.
Wie wurde die Fallgenerierung konkret technisch umgesetzt?
Dies erfolgte durch spezialisierte Autorensysteme und ein eigens entwickeltes Konvertierungstool namens "Phoenix", das Textdokumente (Arztbriefe) in ein für das Trainingssystem nutzbares XML-Format zerlegt.
Welchen Einfluss hatte der Übergang auf das Nachfolgesystem CaseTrain?
Der Übergang auf CaseTrain ermöglichte eine vereinfachte Benutzeroberfläche und verbesserte technische Leistung, was sich in einer noch besseren Bewertung der Bedienbarkeit und Inhalte durch die Studierenden widerspiegelte.
- Quote paper
- Stephan Oberück (Author), 2012, Entwicklung und Evaluation eines fall- und webbasierten Trainingsprogrammes (d3web.Train), Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/232077
