gms | German Medical Science

Diagnosekompetenz und deren Vermittlung ist ein wichtiges Ziel in der medizinischen Ausbildung. Sie verbindet biomedizinisches und pathophysiologisches Hintergrundwissen mit handlungsorientierten Wissenskomponenten auf dessen Grundlage diagnostische Entscheidungen getroffen werden [1].

In mehreren Studien wurden fallbasierte Lösungsbeispiele in eine computerunterstützte Lernumgebung integriert und erfolgreich eingesetzt, um Diagnosekompetenz zu fördern [2], [3]. Den Studien lag jeweils ein 2x2 faktorielles Design zugrunde. Dabei wurden jeweils zwei unterschiedliche instruktionale Maßnahmen experimentell variiert (Lösungsbeispiele mit vs. ohne Fehler; elaboriertes Feedback vs. knowledge of result Feedback). Die Kombination aus fehlerhaften Lösungsbeispielen und elaboriertem Feedback erwies sich als förderlich für die Diagnosekompetenzentwicklung [4].

Offen blieb dabei die Frage, welchen Einfluss die instruktionalen Maßnahmen auf der Prozessebene z.B. auf die Qualität der Beispielelaboration haben.

In einer Laut-Denk-Studie wurde diese Fragestellung untersucht. Insgesamt 16 Lernende bearbeiteten Fälle aus dem Bereich Hypertonie. Bei der Fallbearbeitung wurden die Probanden instruiert ihre Gedanken laut auszusprechen. Anschließend wurden die Audioaufnahmen transkribiert und kodiert. Das Kategoriensystem wurde auf der Grundlage früherer Studien entwickelt [5], [6]. Erste Befunde zeigen vermehrt Elaborationen mit aktiver, metakognitiv kontrollierter und tiefer Verarbeitung in der Bedingung mit instruktionalen Fehler. Die finale Auswertung wird bis zur GMA 2013 abgeschlossen sein und präsentiert werden.