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GMDS 2013: 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

01. - 05.09.2013, Lübeck

ActiveMed – Eine intelligent-adaptive Lernumgebung zur Stärkung der praktisch-klinischen Kompetenz in der Chirurgischen-Ausbildung

Meeting Abstract

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  • Thorsten Hey - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Saarbrücken, DE
  • Michael Dietrich - Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, Saarbrücken, DE

GMDS 2013. 58. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS). Lübeck, 01.-05.09.2013. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2013. DocAbstr.227

doi: 10.3205/13gmds110, urn:nbn:de:0183-13gmds1103

Veröffentlicht: 27. August 2013

© 2013 Hey et al.
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Gliederung

Text

ActiveMed ist ein Verbundprojekt verschiedener nationaler chirurgischer Fakultäten. Ziel des Projektes ist es die praktische klinische Kompetenz zu stärken. Dieses Ziel soll durch die Konzeption eines systematischen und technologie-unterstützten Unterrichts auf der Basis konsentierter Lernziele erreicht werden. Hierfür wurden nationale Lernziele der chirurgischen Ausbildung von der Chirurgischen Arbeitsgemeinschaft Lehre der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie in einem Lernzielkatalog zusammengefasst. Dieser Lernzielkatalog bildet die Grundlage für das KI-basierte Learning Management System ActiveMed.

ActiveMed unterstützt die Studierenden nicht nur bei der Auswahl der richtigen Lehrmaterialen, sondern bildet auch den Knotenpunkt für die Vernetzung und Sammlung von Lehrmaterialen aller beteiligten Universitäten. So werden erstmals alle Materialien eines gemeinsamen Lernzielkatalogs zentral gebündelt und können auch auf mobilen Endgeräten aufgerufen werden. Die zentrale Verfügbarkeit und der mobile Zugang auf die Materialien bieten so eine enorme Verbesserung in deren Verfügbarkeit. Weiter werden die Studenten durch KI-Technologie bei der Auswahl der richtigen Lehrmaterialen passend zu deren Können und Wissensstand unterstützt.

Im Mittelpunkt des ActiveMed-Systems steht das Auffinden von Lerninhalten. So können Studenten aktiv einzelne Lernobjekte über eine ontologie-basierte Textsuche auffinden um schnell, effizient und gezielt Informationen abzurufen. Neben der gezielten Suche von Lernobjekten bietet das System die Möglichkeit zur explorativen Suche. In dieser Variante können Lerninhalte in einem Körpermodell anhand der anatomischen Region, des Lernziels und der Symptome erkundet werden.

So gefundene Lernobjekte können mit Kommilitonen geteilt oder bewertet werden. Eine initiale Bewertung eines Lernobjektes wird durch Experten vorgenommen, die die einzustellenden Lernobjekte anhand von Bewertungskriterien empfehlen, die innerhalb des Verbundprojektes erarbeitet wurden. Anhand dieser Bewertung, die ebenfalls als Suchfilter dienen kann, können Studierende die Nützlichkeit eines Lernobjektes aus Dozentensicht ersehen und gegebenenfalls eine davon unabhängige und anonyme Bewertung anhand einer 5 Punkte Likert-Skala erstellen.

Einzustellende Lernobjekte können mit einem in das System integrierten Autorenwerkzeug erstellt werden. So werden Lernobjekte von Dozenten erstellt und mit Metadaten versehen. Dozenten erzeugen so Lernobjekte zu ihren Kursen und können diese dann ihren Studenten empfehlen; etwa als Vorbereitung zu einer praktischen Lehreinheit im Krankenhaus. Auch das Zusammenstellen ganzer Kurs aus vorhandenen Lernobjekten ist möglich. Dies können persönliche Kurse eines Studenten zum Selbststudium sein oder Kurse eines Dozenten, die ebenfalls Gruppen von Studenten empfohlen werden können.

Das System ist mit einem Authentifizierungsmechanismus ausgerüstet, so dass ein Login über die CMS-Daten der jeweiligen Universität erfolgen kann. Das ActiveMed System prüft die Validität der Login-Daten und gewährt Zugang zum System und dessen Inhalten. Dieser Umstand ermöglicht eine schnelle Inbetriebnahme des Systems, da Benutzerdaten automatisch beim ersten Anmelden aus den CMS-Daten erzeugt werden können.