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Mehr als 50 Jahre nach seiner erstmaligen Implementierung ist das problemorientierte Lernen (POL) weltweit anerkannt und hat sich in der gesamten medizinischen Ausbildung verbreitet, um Fähigkeiten von Studierenden zu verbessern und sie auf die Herausforderungen des Berufslebens vorzubereiten [1].

Forschungsergebnisse des letzten Jahrzehnts haben verschiedene Vorteile von POL aufgezeigt. So geht POL bspw. mit einer höheren Lernfreude einher, was wiederum Wissenserwerbsprozesse positiv beeinflusst und besonders das selbstgesteuerte Lernen, das im Rahmen von POL erfolgt, wird von Lernenden als positiv eingeschätzt [2]. Studierende, die regelmäßig an POL-Sitzungen teilnehmen, erzielen bessere Ergebnisse in Wissenstests und erleben POL als eine angenehmere Art des Lernens im Vergleich zu lehrerzentrierten Lernangeboten [3]. Darüber hinaus hat sich gezeigt, dass neuere Entwicklungen wie das interprofessionelle POL ebenfalls auf hohe Akzeptanz bei den Lernenden stoßen [4].

Während Lernende vom POL profitieren, zeigen Befunde aber auch, dass Lehrende Vorbehalte gegenüber POL-Formen haben und deren Effektivität kritisch sehen [5], [6]. Zudem gibt es auch Hinweise darauf, dass POL zwar Praxiswissen fördert, dass aber lehrerzentrierte Kurse im Vergleich zu POL-Kursen zu einer höheren Ausprägung im wissenschaftlichen Theoriewissen bei Studierenden führen [7].

Heute kennt man eine Reihe von Faktoren, die die Lernergebnisse in POL-Kursen beeinflussen. Die Art und Weise, wie POL in verschiedenen Domänen implementiert und durchgeführt wird, die Spezifika der Implementation für Lernende unterschiedlichen Alters und unterschiedlicher Fachrichtungen, sind nur einige Parameter, die die Wirksamkeit von POL beeinflussen können [8]. Die Effektivität von POL (und die Qualität der Lernprozesse selbst) hängen zudem maßgeblich von den pädagogischen Fähigkeiten der Tutor*innen und deren akademischen Hintergrund ab [9], [10]. Auch spielt das Training, das Tutor*innen durchlaufen haben, eine Rolle und ebenso die Fähigkeiten, qualitativ hochwertige Diskussionen zu initiieren [11], [12]. Es gibt jedoch noch keine endgültige Lösung dazu, wie POL-Unterricht am besten optimiert werden kann [13].

Im Kontext COVID-19-Pandemie und die damit verbundene Digitalisierung von universitären Lehrveranstaltungen konnte die POL-Forschung eine Reihe neuer Erkenntnisse im Hinblick auf (synchrones) Online-Lernen gewinnen [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21], [22]. Auch die Erhebungsmöglichkeiten für Lernprozesse verbesserten sich dadurch. So kann z. B. konstatiert werden, dass kognitive Prozesse der Lernenden (in tutoriell unterstützten Kleingruppen) zugänglicher werden, da verbalsprachlicher oder schriftlicher Austausch im digitalen Medium aufgezeichnet werden kann [23], [24]. Studien zur Analyse von Gruppeninteraktionen und Tutor*inneneffektivität im POL haben zudem wertvolle Kenntnisse aufgezeigt, allerdings wurde der Einfluss der Höhe des Vorwissens und der Interaktionsdynamik beim POL auf den Lernerfolg in der medizinischen Ausbildung bisher nicht untersucht, obwohl die Faktoren eine Schlüsselrolle für den Erfolg von POL darstellen [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32]. In anderen wissenschaftlichen Disziplinen, wie den Sozialwissenschaften und der Mathematik, konnte der Einfluss von Vorwissen und Interaktionsdynamik dagegen bereits empirisch belegt werden [33], [34].

Ziel unserer Studie ist es daher, die Interaktionsdynamiken (Gruppeninteraktionen, Tutor*inneneffektivität) digitaler POL-Sitzungen (dPOL) zu untersuchen und im Hinblick auf Unterschiede in den Lern- und Wissenserwerbsprozessen zwischen Gruppen mit unterschiedlichem Vorwissensstand zu analysieren. Datengrundlage sind videographierte dPOL-Sitzungen sowie zur Erfassung von Vorwissen und Lernoutcomes Multiple-Choice-Tests (MCQ), Noten einer strukturierten mündlichen Prüfung (SOE) und eine objektiv strukturierte praktische Prüfung (OSPE).

Forschungsfragen:

• Gibt es signifikante Unterschiede hinsichtlich der Gruppeninteraktionen zwischen den Gruppen?
• Gibt es signifikante Unterschiede hinsichtlich der Tutor*inneneffektivität zwischen den Gruppen?
• Gibt es signifikante Unterschiede hinsichtlich der Lernoutcomes der Gruppen?

Diese Studie wurde am zahnmedizinischen Institut der Goethe-Universität in Frankfurt am Main, Deutschland, durchgeführt. Die Studierenden des ersten klinischen Semesters (n=60) wurden anhand ihres Vorwissens in zwei Gruppen eingeteilt. Die Gruppeneinteilung erfolgte dabei auf Basis der Punkteanzahl im Prä-Test (Multiple-Choice). Zudem wurden auch die Prüfungsnote des ersten zahnärztlichen Staatsexamens und der allgemeinen Qualifikationsnote für den Hochschulzugang in Deutschland (Abitur) berücksichtigt. Auch das Geschlecht spielte bei der Gruppeneinteilung eine Rolle. Angestrebt war, dass weibliche (n=37) und männliche Studierende (n=23) gleichmäßig in den insgesamt zwölf dPOL-Gruppen verteilt waren. Studierende mit geringerem Vorwissen bildeten die Untersuchungsgruppe A (n=30), Studierende mit höherem Vorwissen die Gruppe B (n=30). Beide Untersuchungsgruppen wurden in Untergruppen (A 1-6 und B 1-6) mit je fünf Lernenden unterteilt, wobei die Einteilung unter den oben beschriebenen Parametern erfolgte. Jeder Untergruppe wurde ein Tutor bzw. eine Tutorin zugewiesen.

Während des Semesters bearbeiteten die zwölf Gruppen jeweils fünf dPOL-Fälle. Basierend auf dem siebenstufigen POL-Modell, das an der Universität Maastricht entwickelt wurde [35], wurden die ersten fünf Schritte in der ersten digitalen Sitzung bearbeitet, der sechste Schritt in einer Selbstlernphase und der siebte Schritt in der zweiten digitalen Sitzung. Wie von Barrows [36] empfohlen, wurde in der zweiten digitalen Sitzung ein achter Schritt hinzugefügt, um den dPOL-Prozess zu evaluieren.

Eine Expertin (Master of Medical Education) schulte die Tutor*innen darin, dPOL-Sitzungen situationsabhängig entweder in einem nicht-unterstützenden Stil („non-facilitative“) oder in einer unterstützenden Weise („facilitative“) zu führen [37]. Zu Beginn sollten die Tutor*innen die dPOL-Sitzungen unterstützend leiten. Im Laufe der dPOL-Fallbearbeitungen sollten sie dann die Studierenden immer weniger unterstützen. Alle Tutor*innen waren Zahnärzte bzw. Zahnärztinnen. Jeder Tutor bzw. jede Tutorin betreute je eine Gruppe von Studierenden mit geringerem und mit höherem Vorwissen.

Weder die Studierenden noch die Tutor*innen kannten die vorgenommene Bewertung des Vorwissens und die Zuordnung zu Gruppe A oder B (double-blind setting). Die Sitzungen wurden auf der Online-Plattform Vydeo^® (Vydeo, Berlin, Deutschland) abgehalten. Die Studierenden und Tutor*innen konnten einander über Videokameras sehen und gemeinsam an Dokumenten arbeiteten. Am Ende des Semesters absolvierten die Studierenden einen Post-Semester MCQ, eine bewertete SOE und OSPE.

Für die quantitative und qualitative Analyse der aufgezeichneten dPOL-Sitzungen wurde die Software Interact^® (Version 18, Mangold International GmbH, Arnstorf, Deutschland) verwendet. Ein zweiter Rater kodierte unabhängig vom Erstrater zufällig ausgewählte sieben Stunden des Videomaterials (20% des gesamten Videomaterials [26]). Vor dem Rating fand eine zweiwöchige Rater-Schulung statt. Die Inter-Rater-Reliabilität (Cohen’s Kappa) der kodierten sieben Stunden betrug κ=0.81. Die übrigen Videos wurden anschließend vom Erstrater ausgewertet.

Basierend auf dem Kodierschema von Visschers-Pleijers [26] werden drei verschiedene Arten von Gruppeninteraktion analysiert: lernorientierte Interaktionen (z. B. exploratives Fragen, kumulative Argumentation und Umgang mit Wissenskonflikten), prozedurale Interaktionen und irrelevante/„off-task“ Interaktionen (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]). Irrelevante/„off-task“ Interaktionen umfassten auch das Ereignis „Stille“, das ebenfalls analysiert wurde.

Darüber hinaus wurde die Tutor*inneneffektivität erhoben. Basis bildete ein Kodierschema, das auf den von Dolman entwickelten Evaluationsbogen beruht [38] (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]). Kodiert wurden vier Strategien, die die Anregung von Lernprozessen durch die Tutor*innen betrafen. Das sind konstruktives/aktives Lernen, selbstgesteuertes Lernen, kontextuelles Lernen und kollaboratives Lernen. Auch das intrapersonale Verhalten als Tutor*in wurde untersucht.

Alle Äußerungen der Studierenden und Tutor*innen (die von einem Wort bis zu mehreren Sätzen reichten), wurden gemäß diesem Schemas klassifiziert [26], [38]. Anschließend wurde jede Äußerung hinsichtlich ihrer Auftretenshäufigkeit und ihres prozentualen Anteils an der Gesamtsitzungszeit untersucht. Ab dem Zeitpunkt, zu dem eine Äußerung begann, wurde sie entsprechend kodiert und bis zum Ende der Äußerung dokumentiert (siehe Abbildung 1 [Abb. 1]). Insgesamt wurden 12.766 Äußerungen der Studierenden und 1.476 Äußerungen der Tutor*innen untersucht.

Der Prä- und der Post-Semester Multiple-Choice-Test umfassten je 50 Fragen, die sich mit zahnärztlichen Materialien und Instrumenten, zahnärztlichen Behandlungsverfahren und Diagnosestellungen befassten. Die durch den MCQ abgefragten Inhalte waren alle Gegenstand der dPOL-Sitzungen. Die Tests basieren auf einer validierten Vorlage, wobei die interne Konsistenz der Items einen Cronbach’s α-Wert von 0.63 für den Prä-Test und 0.67 für den Post-Test ergab [37].

Die Datenanalyse (MCQ, SOE, OSPE) erfolgte mittels der Software BiAs^® (Version 11.12, Frankfurt, Deutschland). Signifikante Gruppenunterschiede (p<0,05) wurden anhand des Wilcoxon-Mann-Whitney U-Test berechnet.

Die kodierten Videodaten wurden statistisch mit Mixed-Effect-Models wie lineare gemischte Modelle und generalisierte lineare gemischte Modelle untersucht [39]. Zur Berechnung der Inter-Rater-Reliabilität (Cohen’s Kappa) wurde ein Interact^®-Software-Tool verwendet, das speziell für diese Analyse entwickelt wurde.

Für eine Stichprobenabschätzung wurden mehrere Faktoren einbezogen. Erstens wurden die in früheren Untersuchungen (Pilotstudien ausgeschlossen) analysierte POL-Zeit bzw. die Anzahl der durchgeführten POL-Sitzungen als Referenzpunkte genutzt [25], [26], [27], [29], [40], [41], [42], [43], [44], [45], [46]. Zweitens wurden die in den Studien gewählten Analyseeinheiten (Session, Segmente) herangezogen. Die Analyse ergab, dass eine Mindestanzahl von 15 Videos ausreichend ist, um relevante Effekte zu identifizieren und signifikante Informationen im Rahmen der Pilotstudie zu erhalten.

Von insgesamt 120 PBL-Sitzungen wurden 34 aufgezeichnet und analysiert (Drop-out 70,9%). Die 34 Videos bestanden aus 15 Videos von Gruppen mit geringerem Vorwissen und 19 Videos von Gruppen mit höherem Vorwissen und umfassten die erste und zweite dPOL-Sitzung.

Beide Gruppen verbrachten die meiste Zeit mit kumulativer Argumentation (Gruppe A: 67,3%; Gruppe B: 65,7%), während Äußerungen bezogen auf das Prozedere in beiden Gruppen am wenigsten Zeit in Anspruch nahmen (Gruppe A: 2,5%; Gruppe B: 1,9%). Das gleiche Bild zeigte sich im Hinblick auf die Anzahl der Äußerungen (kumulative Argumentation Gruppe A: n=364,9; Gruppe B: n=229,6; prozedurale Äußerungen Gruppe A: n=18,7; Gruppe B: n=5,1). Hinsichtlich der Häufigkeit des Auftretens von Gruppeninteraktionen traten in Gruppe A signifikant mehr Äußerungen in Bezug auf den Umgang mit Wissenskonflikten, offene Fragen, andere Fragen, Stellungnahmen, Urteilsverneinungen/Uneinigkeiten und prozedurale Interaktionen (alle p<0,05) als Gruppe B auf. Bezogen auf den prozentualen Anteil der Gesamtzeit gab es bei diesen Interaktionen keine Unterschiede zwischen den beiden Gruppen (siehe Tabelle 1 [Tab. 1]).

Die Mehrzahl der Tutor*innenäußerungen waren in beiden Untersuchungsgruppen auf konstruktives/aktives Lernen ausgerichtet (Gruppe A: 59,3%; Gruppe B: 58,3%). Auf intrapersonales Verhalten des/der Tutor*in bezogene Äußerungen nahmen die geringste Zeit ein (Gruppe A: 5%; Gruppe B: 7,6%). Äußerungen, die konstruktives/aktives Lernen betrafen, wiesen auch die größte numerische Häufigkeit auf (Gruppe A: n=39; Gruppe B: n=30,2). Die geringste Anzahl wiesen hier Äußerungen zum kollaborativen Lernen auf (Gruppe A: n=4,3; Gruppe B: n=2,5) (siehe Tabelle 2 [Tab. 2]).

Gruppe A erzielte im Prä-Semester MCQ signifikant weniger Punkte als Gruppe B, weist jedoch im Post-Semester MCQ signifikant mehr Punkte als Gruppe B auf (siehe Tabelle 3 [Tab. 3]).

Gruppe A erreicht dabei einen Wissenszuwachs von 13,7 Punkten, Gruppe B lediglich von 3,7 Punkten. Der Durchschnitt des Wissenszuwachses über beide Gruppen hinweg liegt dementsprechend bei 8,7 Punkten (siehe Tabelle 4 [Tab. 4]).

Es gab keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Gruppen in den Noten der strukturierten mündlichen Prüfung sowie der objektiv strukturierten praktischen Prüfung (siehe Tabelle 5 [Tab. 5]).

In dieser Pilotstudie wurde der Einfluss der Interaktionsdynamik (Lerngruppeninteraktionen, Tutor*inneneffektivität) auf den Wissenserwerb in einem digitalen POL-Setting untersucht. Hierbei zeigten sich signifikante Unterschiede zwischen Lerngruppen, die sich durch unterschiedliches Vorwissen auszeichnen. Die Ergebnisse können dazu beitragen, die Rolle, die Interaktionen zwischen Lernenden und Tutor*innen sowie zwischen den Lernenden untereinander im POL-Unterricht spielen, aufzuklären und liefern wertvolle Informationen im Hinblick auf die didaktische Gestaltung von POL-Unterricht. Die Erkenntnisse umfassen zudem die Abhängigkeit des Gelingens von POL vom Vorwissen der Lernenden sowie die Umsetzung als digitales Lernszenario.

Obwohl es sich zunächst um eine Pilotstudie handelt, wurden insgesamt 34 Stunden und 26 Minuten Videomaterial analysiert, (mit insg. 14.366 Äußerungen), was ein umfassenderes Bild auf das Gelingen von POL-Prozessen zulässt, als das in vergleichbaren Studien, die sich mit der Analyse von Gruppeninteraktionen und der Effektivität von Tutor*innen in POL-Settings beschäftigten, möglich ist [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [40], [41], [42], [43], [44], [45], [46], [47], [48], [49], [50], [51], [52], [53]. Nichtsdestotrotz ist eine Follow-Up-Studie mit größerer Stichprobe und einer genauen Stichprobenabschätzung geplant.

Bei Studierenden mit geringerem Vorwissen (Gruppe A) traten mehr Äußerungen in den Interaktionskategorien auf. Dennoch unterschied sich die aufgewendete Interaktionszeit nicht von der in der Gruppe mit höherem Vorwissen (Gruppe B). Die geäußerten Beiträge in Gruppe A waren dementsprechend im Durchschnitt kürzer. Eine mögliche Erklärung dafür ist, dass Gruppe A nicht über ausreichendes Vorwissen verfügte, um tiefer greifende Diskussionen miteinander zu führen, die Argumentationen elaborierter zu gestalten oder Sachverhalte in ihren Erklärungen aufeinander zu beziehen [54], [55]. Hierbei kann auch eine Rolle spielen, dass bestimmte POL-Aufgaben (vorwissensabhängig) unterschiedlich kognitiv aktivierend für die beiden Gruppen waren. Das Konzept der kognitiven Aktivierung ist im Rahmen konstruktivistischen Lernens verankert und bezieht sich auf die Adaptivität von Lernproblemen und -aufgaben für bestimmte Lerngruppen. Zentrales Element ist dabei die Evozierung kognitiver Konflikte, die als Lernanlässe aufgefasst werden und die Lernprozesse initiieren sollen [56], [57]. Hier könnte es insofern sinnvoll sein, in nachfolgenden Studien auch das Ausmaß an kognitiver Aktivierung (zumindest als Kontrollgröße) mit einzubeziehen. Es kann davon ausgegangen werden, dass eine kognitive Aktivierung, die zu Beginn einer Lernsequenz geschieht, für die Qualität der nachfolgenden Schülergruppendiskussionen relevant ist. So ist zu erwarten, dass Gruppen, für die die Lernaufgaben weniger kognitiv aktivierend sind, auch eine geringere Qualität in ihrer Gruppendiskussion zeigen (was sich in kürzeren Beiträgen manifestieren kann).

Dafür zeigte Gruppe A eine höhere Rate an Äußerungen und tauschte insofern häufiger Informationen aus, was die Elaboration ihres Vorwissens unterstützt haben könnte [49].

Im Hinblick auf die „off-task“-Phasen kann die Pilotstudie die Ergebnisse von Visschers-Pleijers et al. [26] und De Grave et al. [58] nicht bestätigen, die aufgezeigt haben, dass, wenn Arbeitsregeln vorgegeben und die Rollenaufteilung in der Gruppe klar ist, „off-task“-Interaktionen wie Stille, selten gemessen würden. Unsere Beobachtung legt nahe, dass eine Phase der Stille im dPOL von den Studierenden meist als „individuelle Denkphase“ genutzt wurde, bevor ein Gruppenkonsens erreicht wurde. Dies wird auch von Gukas et al. [47] in dieser Weise interpretiert. Eine systematische Untersuchung müssten hier nachfolgende Studien leisten, auch weil es sein kann, dass während Schweigephasen kognitive Verarbeitungsprozesse stattfinden und die nicht nur im Sinne eines Wartens auf Beiträge anderer Gruppenmitglieder zu verstehen sind [44], [47]. Dazu wäre „Stille“ in Gruppenarbeitsphasen als eine eigenständige Kategorie zu erfassen, die nicht Teil der „off-task“-Zeit ist, da es Hinweise darauf gibt, dass die Gruppen hohe Lernaktivitäten erzielten, auch wenn sie eine Zeit lang schwiegen, und dass die Phasen der Stille nicht darauf hinwiesen, dass die Studierenden nicht effektiv lernten [44], [47].

Bezogen auf die Tutor*innenäußerungen zeigte sich ein Effekt, der darin bestand, dass in Gruppe A der/die Tutor*in die Studierenden signifikant häufiger dazu anregte, die den diskutierten Sachverhalten zugrunde liegenden Mechanismen/Theorien zu verstehen. In Bezug auf den prozentualen Anteil der Gesamtsitzungszeit zeigten sich allerdings keine Unterschiede zwischen den beiden Gruppen. Hier lässt sich wieder schlussfolgern, dass die Tutor*innen kürzere Äußerungen realisierten, um Studierende mit weniger Vorwissen dazu anzuregen, die zugrunde liegenden Mechanismen/Theorien zu verstehen. Ein möglicher Grund dafür kann sein, dass Interaktionen mit Lernenden, die ein höheres Vorwissen aufweisen, detailliertere Erklärungen der zugrunde liegenden Mechanismen verlangt, um diese zufriedenzustellen als das in Interaktionen mit geringerem Vorwissen der Fall ist, die sich möglicherweise mit weniger tiefgreifenden Ausführungen zufriedengeben.

Insgesamt wendeten die Tutor*innen mehr als die Hälfte ihrer Interaktionszeit damit auf, konstruktives/aktives Lernen anzuregen, während sie nur etwa 10% für die Anregung zu selbstgesteuertem Lernen aufwendeten. Der Befund ist auch deshalb bedeutsam, da Studien nahelegen, dass gerade selbstgesteuertes Lernen ein Schlüssel zur Entwicklung medizinischer Fähigkeiten bei Studierenden ist [59]. Auch hier können nachfolgende Studien anschließen. Wenn sich zeigt, dass den die Tutor*innen generell weniger Zeit für die Anregung des selbstgesteuerten Lernens aufwenden, sich dieser Befund also in weiteren Studien bestätigt, könnte es sinnvoll sein, darauf den Fokus bei der POL-Schulung von Tutor*innen zu legen.

Der Wissenszuwachs im MCQ lag bei Studierenden mit höherem Vorwissen bei durchschnittlich 3,7 Punkten mehr, bei Studierenden mit geringerem Vorwissen durchschnittlich bei 13,7 Punkten. Der Unterschied zwischen den beiden Gruppen ist zunächst einmal hervorhebenswert. Allerdings muss einschränkend gesagt werden, dass hier auch Deckeneffekte anzunehmen sind. Die Gruppe B wies im Prätest bereits einen relativ hohen Wert auf, was einer Steigerung Grenzen setzt. Ein weiterer Befund ist, dass die Gruppe A im Vortest signifikant weniger Punkte als Gruppe B aufwies, dagegen im Post- Test signifikant mehr Punkte als Gruppe B erzielte.

Der vergleichsweise hohe Wissenszuwachs in Gruppe A könnte durch Interaktionsmuster in den tutoriell unterstützen Gruppendiskussionen erklärt werden. Zum einen lagen in Gruppe A im Durchschnitt 180 Äußerungen mehr pro dPOL-Sitzung als Gruppe B vor (Gruppe A: 489,3; Gruppe B: 306,7). Das legt nahe, dass in Gruppe A möglicherweise ein größerer interaktiver Austausch und Informationsfluss stattfanden, was schließlich den Wissenserwerb unterstützte. Zum anderen traten in Gruppe A signifikant höhere Werte in Bezug auf den Umgang mit Wissenskonflikten auf. Dies könnte sich als lernwirksam erwiesen haben, da, wie weiter oben bereits angesprochen, die Evozierung kognitiver Konflikte ein zentraler Aspekt von POL ist [60]. Daraus folgt ein weiterer, dritter Punkt. Wenn kognitive Konflikte dazu führen, dass von den Lernenden Lücken im (Vor-)Wissen erkannt werden, dann können sie auch gezielter daran arbeiten, diese Lücken zu schließen (vgl. Aktivierungs-Elaborations-Hypothese). Das war möglicherweise in Gruppe B weniger der Fall [61]. Es gab jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Gruppen in den Ergebnissen des SOE und OSPE zum Ende des Semesters. Das legt nahe, dass, obwohl beide Gruppen das Semester mit einem ähnlichen Wissensstand beendet haben, der Erwerbsprozess während der dPOL-Sessions selbst auf unterschiedliche Weise ablief. Hier kann die Studie insofern einen Beitrag leisten um die von Dolman gestellte Frage zu beantworten „under which conditions is PBL effective and for what kinds of students?“ [7]. Neben der Frage der kognitiven Aktivierung ist hier natürlich auch der angesprochene Deckeneffekt im Wissenszuwachs zu berücksichtigen [62].

Natürlich gibt es eine Reihe von Limitationen, die die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse dieser Pilot-Studie einschränken. So gibt es z.B. Befunde früherer Studien, die nahelegen, dass Lernende, wenn sie videographiert werden (zunächst) weniger spontan agieren als wenn sie in ihrer gewohnten Lernumgebung unbeobachtet sind [29]. Auch ist zu konstatieren, dass der Wissenserwerb der Studierenden sicher nicht ausschließlich auf die dPOL-Sessions beschränkt geblieben ist und im Semester stattfindende weitere Vorlesungen und praktische Kurse umfasst, die im Rahmen der Studie nicht kontrolliert worden sind. Ein weiterer Punkt, der zudem zu berücksichtigen ist, ist, dass der Lernprozessverlauf selbst nicht kontrolliert wurde und ob die Studierenden erfahrungsbedingt ihre Interaktionen in den Lerngruppen über die Sessions hinweg veränderten. Das gleiche gilt für Veränderungen und Anpassungen des Verhaltens der Tutor*innen bei der Unterstützung der Lerngruppen über die Sessions hinweg [37]. Unsere Ergebnisse spiegeln insofern nur ein durchschnittliches Gesamtbild der Gruppeninteraktion wider, geben aber keine Auskünfte über Trend-Entwicklungen innerhalb des Untersuchungszeitraums.

Die Interaktionsdynamik von Lernenden im dPOL wird maßgeblich vom Vorwissensstand beeinflusst, der in der Lerngruppe vorliegt. Insbesondere Gruppen mit Lernenden mit geringerem Vorwissen können von digitalen problemorientierten Lernangeboten profitieren, indem ein problembezogener rascherer Informationsaustausch zwischen den Lernenden erfolgen kann. Die in der strukturierten mündlichen Prüfung und der strukturierten praktischen Prüfung gemessenen Lernoutcomes unterscheiden sich nicht, jedoch legen die Befunde nahe, dass sich die Charakteristik des Wissenserwerbprozesses in Abhängigkeit vom Vorwissen differenziert.

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