gms | German Medical Science

Digitales Lehren und Lernen gewinnt zunehmend an Aufmerksamkeit, ist jedoch kein neuer Ansatz, sondern schon seit den 1960er Jahren unter verschiedenen Begriffen in der universitären Aus- und Weiterbildung bekannt. Alternativ zu digitaler Lehre wurden und werden Begriffe wie E-Learning, computer-basiertes Lernen (CBL) oder seit der Entwicklung des Internets auch web-basiertes Training (WBT) verwendet [1]. Trotz dieses langen Zeitraums, zeigt ein Review, dass es häufig Qualitätsmängel beim Design, der Datensammlung und ethischer Aspekte bei der Umsetzung von Studien zu digitalem Lehren und Lernen gibt [2]. Seit den 60er Jahren hat sich das Format der digitalen Lehre von Computeranwendungen über web-basierte Trainingsmodule bis hin zu Massive Open Online Kursen (MOOC) [3] oder Simulationen in virtuellen Welten weiterentwickelt. Aktuelle Trends sind beispielsweise adaptives Lernen oder Lernanwendungen basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI), Learning Analytics sowie Big Data [4]. Auch die Zielgruppen von digitalem Lernen in den Gesundheitsberufen haben sich weiterentwickelt und umfassen neben Studierenden, Auszubildenden, Lehrenden und Kliniker*innen mittlerweile auch Patient*innen und Angehörige [5]. Eine Studie von Matthes et al. (2017) zeigte bereits mit einer Analyse der Artikel in dem GMS Journal for Medical Education (GMS JME) die zunehmende Bedeutung der medizinischen Ausbildung allgemein [6]. Da diese Studie aber alle Themen der medizinischen Ausbildung umfasste, lassen sich daraus keine Schlüsse für bestimmte Themen, wie z.B. digitales Lernen und Lehren, ziehen.

Ziel unserer Analyse war daher zu untersuchen, inwieweit und wie sich Veränderungen und zunehmende Verfügbarkeit von digitalen Tools und Techniken auch in der Umsetzung von Studien und im curricularen Einsatz an Fakultäten und Schulen in der JME seit dem ersten Erscheinen der Zeitschrift wiederfinden.

Daraus lassen sich Schlussfolgerungen darüber ziehen, welche Schwerpunkte bei der Publikation von Forschungsarbeiten zur digitalen Lehre im deutschsprachigen Raum gesetzt werden und welche Anwendungen weniger eingesetzt oder beforscht wurden. Darauf aufbauend lassen sich zukünftige Richtungen, Weiterentwicklungen und Empfehlungen ableiten.

Unsere Suchstrategie war folgendermaßen aufgeteilt: Artikel von 1984 (Erstausgabe) bis einschließlich 2011 wurden auf Grund der fehlenden Indexierung manuell auf der Webseite des JME durchsucht. Für die Jahrgänge ab 2012 konnten wir die Suchfunktion in PubMed mit folgender Suchanfrage verwenden:

((„GMS Zeitschrift für Medizinische Ausbildung“[Journal]) OR („GMS journal for medical education“[Journal])) AND ((E-Learning) OR (elearning) or (game) OR (gamification) OR (inverted) OR (flipped) OR (blended) OR (audience response) OR (((digital) OR (app) OR (computer) OR (computer-based) or (online) or (virtual) or (mobile) OR (technology) OR (web-based) OR (multimedia)) AND ((learning) OR (assessment) OR (teaching) OR (education)))).

Alle Artikel, die folgende Einschlusskriterien erfüllten, wurden in die Auswertung mit aufgenommen:

• Forschungsarbeiten und Projektberichte zum Thema Digitalisierung in Aus-, Fort- und Weiterbildung in Gesundheitsberufen
• Erscheinungsdatum zwischen 1984 (Erstausgabe) und Mai 2020

Ausgeschlossen wurden:

• Editorials, Abstracts, Übersichtsarbeiten, Positionspapiere und Buch- bzw. Filmbesprechungen
• Artikel ohne direkten Bezug zu Lehre, Lernen oder Prüfen, z.B. über rein administrative Unterstützung

Die Suche und Extraktion der Artikel fand im Frühjahr 2020 statt.

Die Beurteilung der Artikel hinsichtlich des Ein- oder Ausschlusses wurde jeweils von zwei Autor*innen unabhängig voneinander durchgeführt. Bei initial abweichenden Einschätzungen wurde in einer Diskussion ein Konsens gefunden.

Die Kategorien zur Kodierung haben wir in einem induktiv-deduktiven Prozess entwickelt. Zunächst wurden auf Basis der Literatur und der breiten Erfahrung der Autor*innen mit der digitalen Lehre Kategorien entwickelt. Die Kategorie „Art des Artikels“ wurde induktiv auf Basis der Artikel entwickelt, da sich im Laufe der Kodierung zeigte, dass die ursprüngliche Einteilung in „Studie“ und „Projekt“ nicht ausreichend war. Nach Absprache wurde zur Anleitung der Kodierung ein Kodierleitfaden (siehe Anhang 1 [Anh. 1]) mit Beispielen und Erläuterungen erstellt. Dieser umfasst verschiedene Abschnitte mit Informationen zu Autor*innen, Studien- bzw. Projektdesign, verwendete digitale Tools und Art der Ergebnisse (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]). Der Leitfaden wurde mehrfach diskutiert, mit fünf Artikeln pilotiert und anschließend bezüglich einiger Kategorienbeschreibungen angepasst. Die Artikel wurden jeweils zwei Autor*innen zum individuellen Kodieren zugewiesen, anschließend wurden alle Kodierungen zusammengeführt und Abweichungen zwischen den beiden Kodierer*innen markiert. Abweichungen wurden diskutiert, und im Zweifel wurden eine oder mehrere Personen bis zur Konsensfindung hinzugezogen.

Insgesamt haben wir durch unsere kombinierte Suchstrategie 221 Artikel gefunden, wovon wir im nächsten Schritt 89 Beiträge aufgrund der Ausschlusskriterien nicht für die weitere Auswertung berücksichtigt haben und somit 132 Artikel in die weitere Analyse einbezogen wurden.

Unter den 132 analysierten Artikeln waren 78 Studien (59,1%), 28 Projektbeschreibungen (21,2%), 16 Erhebungen zu Bedarfen oder Ausstattungen (12,1%) und 10 Konzeptpapiere (7,6%). Der erste Artikel zu Erfahrungen mit dem Einsatz eines audiovisuellen Programms zur Herzuntersuchung [7] stammt aus dem Jahr 1986. Der Trend des Anteils an Studien zu digitalen Interventionen zeigt einen Anstieg über den untersuchten Zeitraum (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]).

Die zehn Artikel zur Konzeptentwicklung befassten sich mit Überlegungen zu ganz unterschiedlichen Themen, die zu der jeweiligen Zeit aktuell waren. Die Konzepte reichen von technischen Möglichkeiten wie Intranet Technologien [8], computerbasierten Prüfungen [9] und Social Media [10], rechtlichen und qualitativen Aspekten von digitaler Lehre [11], [12] bis hin zu Überlegungen, wie Curricula durch die Digitalisierung umstrukturiert werden könnten [13], [14] bzw. wie vorhandene digitale Tools weiterentwickelt werden können [15].

Acht von den 16 Artikeln (50,0%) zur Bedarfs- und Ausstattungserhebung befassen sich mit der Nutzung von Computern und Computerräumen [16], [17], digitalen Tools allgemein [18], [19] und speziellen Formaten wie z.B. Wikis [20]. Fünf Artikel erhoben aktuelle Angebote und vorhandene Ausstattung zur digitalen Lehre [21], [22]. Zwei Artikel erhoben einen Bedarf an digitaler Lehre jeweils einer Fakultät [23], [24] und ein Artikel befasste sich mit der Erhebung zur Umsetzung von Qualitätsmanagement im Bereich digitaler Lehre [25].

Die insgesamt 28 Projektbeschreibungen beschäftigten sich sowohl mit der Entwicklung von digitalen Werkzeugen als auch mit der Integration und Verwendung von digitalen Medien an den Fakultäten (jeweils n=13, 43,3%). Vier Projekte (13,3%) befassten sich auch oder ausschließlich mit der Erstellung von digitalen Inhalten. Ein Trend über die untersuchte Zeit ist nicht erkennbar.

Basierend auf der Einteilung von Ringsted et al. (2011) [26] war die überwiegende Anzahl der 78 Studien explorativ-deskriptiv (n=53, 68,0%), daneben gab es 14 experimentelle Studien (18,0%) und 11 Kohortenstudien (14,0%).

Von den 25 experimentellen bzw. Kohortenstudien wurde bei 18 (72,0%) ein Vergleich verschiedener Settings durchgeführt. Von diesen verglichen neun Studien (40,9%) verschiedene digitale Werkzeuge bzw. Merkmale; acht Studien (36,4%) den Einsatz eines digitalen Programms mit einem analogen bzw. einem Präsenzsetting, drei Studien (13,6%) ein Blended Learning Setting mit Präsenzveranstaltungen und in zwei Studien gab es eine Kontrollgruppe ohne jegliche Intervention. Ein Trend über den Untersuchungszeitraum ist nicht erkennbar.

62 der 78 digitalen Studien (79,5%) verwendeten Fragebögen zur Datenerhebung, Nutzungsdaten digitaler Plattformen sowie Tests oder Prüfungen wurden jeweils von 27 Studien eingesetzt (34,6%). Weniger genutzt wurden Interviews (n=9, 11,5%) oder Fokusgruppen (n=6, 7,7%). In einem Artikel konnte nicht identifiziert werden, wie die Daten erhoben wurden, ein Artikel wertete Qualitätszirkeltreffen [27] aus und ein Weiterer schriftliche Feedbacks auf Papier [28]. Von den 78 Studien wurden in 39 (50,0%) die Daten prospektiv und in 37 (47,4%) retrospektiv erhoben. In zwei Studien wurden sowohl prospektiv als auch retrospektiv Daten ermittelt. Ein Trend über den Untersuchungszeitraum ist nicht erkennbar.

Bei den 16 Bedarfs- und Ausstattungserhebungen wurden bei 11 Artikeln (68,8%) Fragebögen eingesetzt, drei Artikel (18,8 %) beschreiben eine Analyse von digitalen Repositorien, Katalogen oder Webseiten und bei zwei Artikeln war das Erhebungsinstrument nicht klar erkennbar.

In 66 Studien (84,6%) waren Studierende die Haupt-Zielgruppe. Lehrende wurden in 11 Studien (14,1%) als Zielgruppe adressiert, wohingegen Auszubildende oder Personen in didaktischer Weiterbildung nur zu jeweils 3,85% (n=3) berücksichtigt wurden. Andere Zielgruppen waren zum Beispiel Eltern [29] oder Studieninteressierte [30]. Abbildung 2 [Abb. 2] zeigt die Verteilung über den Untersuchungszeitraum.

Von den 11 Artikeln zur Bedarfserhebung, die mit Fragebögen durchgeführt wurden und den zwei Artikeln mit unbekanntem Erhebungsinstrument, wurden am häufigsten (n=10, 76,9%) Studierende befragt, in jeweils drei Artikeln Lehrende und Institute (23,1%) und in jeweils einem Artikel Schüler*innen, Kliniker*innen und Teilnehmende an einer fachlichen Weiterbildung (7,7%).

Bezüglich der Professionen, waren in 65 der 78 Studien (78,3%) die Humanmedizin beteiligt, in sieben Artikeln die Zahnmedizin (8,4%) und in sechs Artikeln die Veterinärmedizin (7,2%). Interprofessionelle Studien wurden in 2 Artikeln in den Jahren 2010 und 2011 (2,4%) beschrieben. Weitere Professionen sind beispielsweise die Psychologie [31] oder Medizinisch-technische Röntgenassistenz [32], [33]; Studien aus der Pflege gab es keine. Ein eindeutiger Trend über den Untersuchungszeitraum ist nicht erkennbar, die Humanmedizin ist mit Anteilen von 66,7% (2006-2010) bis 88,2% (2016-2020) bzw. 100% (1986-2000) die vorherrschende Profession.

Insgesamt wurden die Studien in 26 verschiedenen Fachgebieten bzw. Themen durchgeführt. Zu den häufigsten Fachgebieten gehört die Innere Medizin (n=10, 12,2%), Studien im inter- bzw. multidisziplinären Setting (n=10, 12,2%) und Biochemie (n=9, 11,0%). Weitere Fachgebiete waren Allgemeinmedizin, Anatomie, Chirurgie, aber auch Querschnittsbereiche wie klinische Fertigkeiten, Gendermedizin oder Kommunikationstraining. Ein Trend über den Untersuchungszeitraum ist nicht erkennbar.

64 (82,1%) der 78 Studien wurden an einem Standort durchgeführt, 13 (16,7%) multizentrisch und in einem Artikel (3,2%) war die Durchführung nicht erkennbar. Über den Untersuchungszeitraum ist eine Zunahme der multizentrischen Studien zu erkennen.

Die Datenauswertung erfolgte in 52 Studien (66,7%) quantitativ, bei fünf qualitativ (6,4%), und bei 20 sowohl quantitativ als auch qualitativ (25,6%). Eine Studie ließ sich nicht zuordnen (1,4%). Während bis 2005 überwiegend quantitative Studien durchgeführt wurden, wurde 2009 erstmals eine qualitative Studie publiziert [34] und ab 2016 überwiegen Studien mit kombinierten Erhebungsinstrumenten (siehe Abbildung 3 [Abb. 3]).

Bei den 16 Bedarfserhebungen erfolgte die Datenauswertung überwiegend quantitativ (n=15, 93,8%) nur in einem Artikel wurden eine Kombination von quantitativen und qualitativen Methoden beschrieben.

51 der 78 Studienergebnisse (65,4%) basierten auf der Reaktionsebene und erfassten z.B. die Zufriedenheit mit einem Programm, 34 (43,6%) auf der Lernerfolgsebene, fünf (6,4%) auf der Verhaltensebene und sechs (7,7%) auf der Ergebnisebene. In sechs Artikeln (7,7%) war die Kirkpatrick Ebene nicht erkennbar. Ein Trend über den untersuchten Zeitraum ist nicht erkennbar, es gibt starke Schwankungen zwischen den einzelnen Zeiträumen (siehe Abbildung 4 [Abb. 4]).

Am häufigsten wurden in den Studien virtuelle Patient*innen/Fälle (VPs) (n=26, 33,3%) und Kurse in Lernmanagementsystemen (LMS) (n=15, 19,2%) untersucht. Im Gegensatz dazu fanden sich keine Studien zu Serious Games, MOOCs oder virtueller Realität (VR) Szenarien. Einige Aktivitäten (z.B. Lehrfilme, Videoaufzeichnungen und Bildmaterialien) wurden insbesondere bis zum Jahr 2010 und danach eher seltener beschrieben, ansonsten sind aber keine Trends über den untersuchten Zeitraum erkennbar (siehe Abbildung 5 [Abb. 5]).

Bei den 28 Projektbeschreibungen überwiegen bei einzelnen Aktivitäten ebenfalls VPs (n=13, 46,4%) gefolgt von Lehrfilmen (n=8, 28,6 %) und Videoaufzeichnungen (n=7, 25,0%). 11 Projekte (39,3%) befassten sich eher übergreifend z.B. mit E-Learning Plattformen und Repositorien. Es gab einen Projektbericht über ein Serious Game, aber keine Projektbeschreibungen zu MOOCs, E-Portfolios, Blogs, virtueller Realität (VR), Gamification und Audience Response Systemen (ARS).

Am häufigsten wurden in den Studien Blended Learning Settings, d.h. eine Abstimmung von Präsenz- und digitaler Lehre, untersucht (n=32, 41,0%), 27 Studien (34,6%) untersuchten reine E-Learning Settings, 11 (14,1%) die Verwendung von digitalen Werkzeugen oder Programmen im Präsenzunterricht und neun (11,5%) beschäftigten sich mit computer-basierten Prüfungen. Fünf Artikel (6,4%) beschrieben Videoaufzeichnung, z.B. für die Verwendung von Feedback im Kommunikationstraining. Bei zwei Artikeln (2,6%) war das Setting nicht erkennbar. Abbildung 6 [Abb. 6] zeigt den zeitlichen Verlauf, ein Trend ist hierbei nicht erkennbar.

Bezüglich des Zugangs und der Verfügbarkeit spielten Programme, die online verfügbar waren mit 74,4% (n=58) die größte Rolle mit einer Zunahme auf 100% seit der ersten online Studie im Jahr 1999. Dagegen spielten offline Applikationen (z.B. in Form von CD-ROMs) mit 19,2% (n=15) insbesondere seit 2011 eine zunehmend geringere Rolle. Ebenfalls kaum berücksichtigt sind Studien auf mobilen Endgeräten mit nur 2,6% (n=2). In vier Artikeln (5,1%) war der Zugang nicht erkennbar.

Der Anteil von synchronen und asynchronen Studiensettings ist über den gesamten Untersuchungszeitraum etwa gleich verteilt, allerdings mit einer Abnahme von synchronen und einer Zunahme von asynchronen Settings.

Bei den digitalen Studien im untersuchten Zeitraum waren aktive Lernsettings mit 44,9% (n=35) am häufigsten gefolgt von konstruktiven mit 24,4% (n=19). In sechs Artikeln (7,7%) war die ICAP Ebene nicht erkennbar. Tendenziell nahmen passive Lernsettings über den untersuchten Zeitraum ab, während aktive eher zunahmen. Kein Trend lässt sich bei konstruktiven und interaktiven Lernsettings erkennen (siehe Abbildung 7 [Abb. 7]).

55 der 78 (70,5%) digitalen Studien zielten bei der digitalen Umsetzung auf die Vermittlung von Wissen und Kenntnissen ab, 12 (15,4%) auf Fertigkeiten und fünf (6,4%) auf Einstellungen; bei sechs Artikeln (7,7%) war die Kompetenzebene nicht erkennbar. Ein Trend über die Zeit ist nicht erkennbar.

Neben den kodierten Aspekten fiel insgesamt bei der Durchsicht der Artikel auf, dass nicht immer eine klare Fragestellung formuliert wurde und manche Studien nicht gut theoretisch fundiert waren.

Vor dem Hintergrund der zunehmenden Digitalisierung in der medizinischen Aus- und Weiterbildung und dem Gesundheitswesen haben wir die publizierten Artikel im Zeitraum seit dem ersten Erscheinen der JME bis Mai 2020 hinsichtlich der Entwicklungen in diesem Bereich analysiert.

Insgesamt lässt sich im Untersuchungszeitraum keine generelle Zunahme der Artikel zu digitaler Lehre feststellen, allerdings eine kontinuierliche Zunahme von Studien seit 1986, sowie eine auffällige Häufung von Projektberichten im Zeitraum zwischen 2006-2010. Letzteres steht vermutlich im Zusammenhang mit der Veröffentlichung eines Tagungsbandes in der JME zu einem Symposium „E-Learning in der Medizin“ im Jahr 2006.

Ähnlich wie Matthes et al. (2017) in einer Analyse aller JME Artikel zwischen 2007-2015 zeigen konnten [6], überwiegen auch beim Thema der digitalen Lehre explorative (deskriptive) Studien.

Trotz der bereits vorhandenen Evidenz verglichen fast 60% der nicht-deskriptiven Studien digitale mit nicht-digitalen Settings oder mit Kontrollgruppen ohne Intervention. Cook et al. (2009) argumentierten bereits 2009, dass weitere Studien zu Vergleichen von digitalen und traditionellen Lernsettings oder keiner Intervention keinen neuen Beitrag zur Forschung liefern, da bereits gezeigt wurde, dass digitale genauso effektiv wie traditionelle Lehre und effektiver als keine Lehre ist [35], [36]. Stattdessen sehen Cook et al. (2009) Forschungslücken bezüglich der Frage, wann digitale Lehre eingesetzt werden sollte und wie sie möglichst effektiv gestaltet werden kann. Hierzu wären auch in der JME mehr randomisierte kontrollierte Studien, die verschiedene digitale Einsatzszenarien hinsichtlich ihrer Effektivität untersuchen, wünschenswert und würden den Stand der aktuellen Forschung voranbringen. Auch wenn über den Untersuchungszeitraum Studien mit rein qualitativem Design oder auch Studien mit qualitativen sowie quantitativen Erhebungsverfahren zugenommen haben, so konnten tatsächlich komplementäre Mixed-Method-Designs nur selten identifiziert werden [37].

65,4% der Studien maßen die Reaktion der Studienteilnehmer*innen im Vergleich zu ca. 50% im internationalen Vergleich [38], [39] und 43,6% den Lernerfolg durch die Analyse von Nutzungsdaten oder den Einsatz von Wissenstests. Zukünftige Studien könnten sich noch mehr auf die bisher wenig berücksichtigte Verhaltens- und Ergebnisebene fokussieren.

Bei den Zielgruppen bzw. Teilnehmer*innen der Studien gab es v.a. im Zeitraum von 2006-2015 vermehrt Studien aus den nicht-humanmedizinischen Professionen und interprofessionelle Studien, insgesamt überwiegt aber die Humanmedizin. Überraschend ist, dass im Zeitraum 2016-2020 trotz des Themenheftes „Interprofessional Education“ im Jahr 2016, keine interprofessionellen Studien zu digitaler Lehre publiziert wurden. Bei den Studienteilnehmer*innen zeigte sich v.a. in den Jahren 2006-2010 eine Diversifizierung mit Lehrenden, Auszubildenden und Teilnehmer*innen von didaktischen und fachlichen Weiterbildungen. Überwiegende Zielgruppe in der JME waren Studierende sowohl bei Studien (84,6%), als auch bei Bedarfserhebungen (76,9%). Im internationalen Vergleich scheint hier im deutschsprachigen Raum der Fokus stärker auf der Ausbildung zu liegen, in einem Review von Curran et al. (2017) waren lediglich 56% der Studien auf die Ausbildung bezogen [36]. Studien zeigen, dass sich online Lernen auch für das Training von interprofessioneller Kollaboration eignet und trotz technischer Herausforderungen u.a. geographische und zeitliche Barrieren adressiert und flexibleres Lernen ermöglicht [40], [41], [42]. Zukünftig wäre daher aus unserer Sicht auch in der JME eine stärkere Fokussierung auf Studien zum digitalen Lehren und Lernen in interprofessionellen Settings und mit einer größeren Diversität von Studienteilnehmer*innen wünschenswert, um diesen wichtigen Aspekt zu adressieren.

Bei den eingesetzten digitalen Formaten und Werkzeugen war der Fokus der Studien und Projekte mit über 30% auf fallbasiertem Lernen/virtuellen Patient*innen. Wenig berücksichtigt wurden Studien oder Projekte mit sozialen Medien trotz eines speziellen Themenheftes dazu im Jahr 2013. Auch zu weiteren vergangenen und aktuellen Trends wie MOOCs, Serious Games oder Lernszenarien in virtuellen Realitäten wurden keine Studien oder Projektberichte in der JME publiziert. Eine Erklärung könnte sein, dass diese Themen in speziellen Journalen wie „Simulation in Healthcare“ publiziert werden. Möglicherweise spielen solche Formate aber auch in der medizinischen Ausbildung im deutschsprachigen Raum (noch) keine große Rolle; ein Grund könnte der vergleichsweise hohe Aufwand und Kosten für die Entwicklung solcher Formate sein, insbesondere im Vergleich zu anderen Simulationsformaten wie VPs [43]. Dies könnte auch der Grund sein, warum mobile Anwendungen in den Studien auch in den letzten Jahren kaum berücksichtigt wurden. Es ist zwar zu vermuten, dass die meisten online Anwendungen auch auf mobilen Endgeräten abspielbar waren, aber spezielle Apps oder Studien, die auf die Nutzung von mobilen Endgeräten abzielen, wurden nicht beschrieben.

Mehr als 70% der Studien zielten auf Wissensvermittlung ab, auch durch Nutzung von Formaten wie VPs, die nicht primär für Wissensvermittlung eingesetzt werden [44]. Durch die mittlerweile große Vielfalt und Verfügbarkeit von digitalen Formaten und Werkzeugen können aber auch Fertigkeiten, Kollaborations- und Kommunikationskompetenz durch digitale und Blended Learning basierte Lehre vermittelt werden.

Abschließend lässt sich feststellen, dass wie auch von Nicoll et al. (2018) beschrieben, in einigen Studien klare Angaben zu den Details wie Fragestellungen, theoretische Fundierung, Studienpopulation, oder Datenerhebung fehlten bzw. nicht eindeutig beschrieben waren. Dadurch lassen sich Studienergebnisse schwer interpretieren oder übertragen [2]. Wir empfehlen für zukünftige Forschungsarbeiten die theoretische Fundierung z.B. auf instructional design Frameworks und die Beschreibung der Studie anhand von Guidelines wie z.B. eine für Simulationen vorgeschlagene Erweiterung von Cheng et al. (2016) [45].

Durch die Beschränkung unserer Suche auf ein medizindidaktisches Journal im deutschsprachigen Raum konnten sicherlich einige relevante Artikel, die z.B. in medizinischen Fachzeitschriften oder anderen internationalen medizindidaktischen Journalen publiziert wurden, nicht berücksichtigt werden. Allerdings ging es uns in der Analyse auch explizit darum die Entwicklungen in der JME darzustellen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen.

Unsere Analyse zeigt insgesamt, dass in vielerlei Hinsicht die Studien zu digitaler Lehre v.a. zwischen 2006 und 2010 breiter gefächert waren, danach war dieser Trend eher wieder rückläufig. Allerdings wurden die analysierten Artikel vor der COVID-19-Pandemie eingereicht, somit sind die dadurch bedingten Veränderungen im Bereich digitaler Lehre noch nicht berücksichtigt. Wir hoffen, dass auch nach der Pandemie viele Ideen der digitalen Umsetzung, von denen viele als Projektberichte in einem COVID-19 Themenheft [46] bereits publiziert wurden, nachhaltig implementiert, weiterentwickelt und beforscht werden. Hierzu möchten wir mit unseren Anregungen, die auf der Analyse basieren, Anhaltspunkte für zukünftige Forschungsthemen und experimentelle Studiendesigns geben. Möglicherweise können auch durch Themenhefte zu speziellen digitalen Aspekten diese weiter in den Vordergrund gerückt werden.

Diese Open Access Publikation wurde von der Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) - 491094227 „Open Access Publication Funding“ und der Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover gefördert.

Die Autor*innen erklären, dass sie keinen Interessenkonflikt im Zusammenhang mit diesem Artikel haben.