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Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

19.09. - 22.09.2018, Wien, Österreich

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Kritische Studienverläufe mit Datawarehouse erkennen [Bericht über Forschungsergebnisse]

Meeting Abstract

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  • presenting/speaker M. Krohn - MH Hannover, Studiendekanat, Bereich Studium und Prüfung, Hannover, Germany
  • S. Teppner - MH Hannover, Abteilung Systeme für Forschung und Lehre, Zentrum für Informationsmanagement (ZIMt), Hannover, Germany
  • N. Simon - MH Hannover, Abteilung Systeme für Forschung und Lehre, Zentrum für Informationsmanagement (ZIMt), Hannover, Germany
  • I. Melnik - Hochschule Hannover, Fakultät III – Medien und Design, Hannover, Germany
  • G. Pracht - MH Hannover, Abteilung Systeme für Forschung und Lehre, Zentrum für Informationsmanagement (ZIMt), Hannover, Germany
  • J. Müller - MH Hannover, Studiendekanat, Bereich Studium und Prüfung, Hannover, Germany
  • S. Gerbel - MH Hannover, Abteilung Systeme für Forschung und Lehre, Zentrum für Informationsmanagement (ZIMt), Hannover, Germany

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). Wien, 19.-22.09.2018. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2018. DocP23.5

doi: 10.3205/18gma366, urn:nbn:de:0183-18gma3661

Veröffentlicht: 19. September 2018

© 2018 Krohn et al.
Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). Lizenz-Angaben siehe http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Gliederung

Text

Problemstellung/Ziele: Im Medizinstudium haben Modellstudiengänge zum Teil keine M1-Prüfung. Daher können Studierende dann auch nach dem zweiten Jahr weiterstudieren, ohne eine M1-Äquivalenz erworben zu haben. Daraus ergibt sich das Problem, das die Äquivalenz bei leistungsschwächeren Studierenden erst in den höheren klinischen Jahren oder gar nicht erworben wird, was zu einer Verlängerung der Studienzeit bis zum Studienabbruch beitragen kann.

Das Projektziel besteht in der datengestützten Identifikation entsprechend kritischer Studienverläufe von Medizinstudierenden innerhalb der ersten drei Studienjahre mit Hilfe das Data Warehouse (DWH) Systems zur gezielten präventiven Ableitung von risikospezifischen Interventionsmaßnahmen.

Methoden: Ab 2006 bis 2017 immatrikulierte Medizinstudierende in einem deutschen Modellstudiengang wurden nach persönlichen Daten (HIS) und Leistungsdaten (Fact) über Data Warehouse danach ausgewertet, in welchem Zeitraum sie die M1-Äquivalenz erreicht haben.

Ergebnisse: Insgesamt 1.408 Studierende konnten die Kriterien erfüllen und in Abhängigkeit der untersuchten Parameter ihrer Prüfungsleistungen drei unterschiedlichen Gruppen zugeordnet werden

Diskussion/Schlussfolgerungen: Aus den Ergebnissen können weitere Schritte abgeleitet werden, um ergänzende präventive Maßnahmen insbesondere für die identifizierten Risikogruppen bereits in den ersten Studienjahren zu implementieren, welche den Studienerfolg durch den Erwerb M1-Äquivalenz innerhalb der Regelstudienzeit unterstützt.

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Literatur

1.
Hinkelmann M, Maucher J, Seidl T. Softwaregestützte Studienverlaufsanalyse zur frühzeitigen gezielten Studienberatung. Hochschullehre. 2016;2:1-11.
2.
Asif R, Merceron A, Abbas S, Haidera NG. Analyzing undergraduate students' performance using educational data mining. Comp Educ. 2017;113:177-194. DOI: 10.1016/j.compedu.2017.05.007 Externer Link