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Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

16.-17.09.2021, Zürich, Schweiz (virtuell)

Praxisorientierte arbeitsprozessgeleitete Lernzieldefinition und deren Transformation in eine Augmented Reality Lehr-/Lernbegleitung für die hochschulische Hebammenausbildung

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Carmen Lewa - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland
  • Matthias Joswig - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland
  • Kristina Luksch - Hochschule für Gesundheit, Department für Angewandte Gesundheitswissenschaften, Studienbereich Hebammenwissenschaft, Deutschland
  • Jonas Blattgerste - Hochschule Emden/Leer, Fachbereich Technik, Abteilung Elektrotechnik und Informatik, Mixed Reality Lab, Emden, Deutschland
  • Thies Pfeiffer - Hochschule Emden/Leer, Fachbereich Technik, Abteilung Elektrotechnik und Informatik, Mixed Reality Lab, Emden, Deutschland
  • Nicola H. Bauer - Hochschule für Gesundheit, Department für Angewandte Gesundheitswissenschaften, Studienbereich Hebammenwissenschaft, Deutschland
  • Annette Bernloehr - Hochschule für Gesundheit, Department für Angewandte Gesundheitswissenschaften, Studienbereich Hebammenwissenschaft, Deutschland
  • Thorsten Schäfer - Ruhr-Universität Bochum, Medizinische Fakultät, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). Zürich, Schweiz, 16.-17.09.2021. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2021. DocV05-01

doi: 10.3205/21gma016, urn:nbn:de:0183-21gma0162

Veröffentlicht: 15. September 2021

© 2021 Lewa et al.
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Gliederung

Text

Fragestellung/Zielsetzung: Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projektes „Augmented Reality gestütztes Lernen in der hochschulischen Hebammenausbildung – Heb@AR“ wird für den primärqualifizierenden Studiengang Hebammenkunde ein vollständiges Augmented Reality (AR) Lehr-/Lernkonzept entwickelt, evaluiert und in die Lehre implementiert [1]. Im Folgenden wird über die Definition von Lernzielen und deren Umsetzbarkeit in AR-Lernszenarien berichtet.

Methoden: Die hier gewählte didaktische Konzeption von AR-Lernszenarien basiert auf Arbeitsprozessbeschreibungen und kompetenzorientierter Lernziele. Dafür wurde der Arbeitsprozess analysiert und iterativ in ein Arbeitsprozessmodell überführt [1].

Aus den Arbeitsprozessbeschreibungen wurden u.a. kognitive und psychomotorische Lernziele anhand von Taxonomiestufen sowie klinische Kompetenzebenen abgeleitet. Die Zuordnung dieser lehrpraxisgängigen Lern- und Kompetenzstufen zu AR-Lernaktivitäten wurde unter Einbezug des „mobile augmented reality education design frameworks“ (MARE) [2] vorgenommen. Auf dieser Grundlage konnten allgemeine Anforderungen an AR ausformuliert werden. Ferner wurden szenarien- und ortsspezifische AR-Umsetzungsempfehlungen auf Grundlage einer AR-Eigenschaftenübersicht [3] ausgearbeitet.

Ergebnisse: Für die jeweiligen Komplexitätsstufen der Szenarien „Vorbereitung einer Notfalltokolyse“ und „Reanimation eines Neugeborenen“ wurden insgesamt 7 Grob- und 20 Feinlernziele definiert, in AR transferiert und in Pilotversuchen getestet. Dabei mussten grundsätzliche methodische Besonderheiten der AR-Anwendung beachtet werden (Einhändige Interaktion, Ortseinbindung), die zu wiederholten Anpassungen der Lernzielumsetzung führten. Auf Basis der definierten Lernziele ermöglichte der AR-Ansatz eine Realisierung unterschiedlicher Modi (Anleitungs-, Übungs- und freier Modus).

Diskussion: Das MARE-Modell stellt durch den Einbezug lehrpraxisgängiger Lern- und Kompetenzziele einen einfachen Transfer zu AR-Lernaktivitäten sicher. Durch den abstrakten Umsetzungsrahmen wird der Zugang für den Lernzieltransfer in AR erleichtert. Diese formgebende Struktur unterstützt den iterativen Prozess von idealistischen Vorstellungen hin zu realistischen Eingrenzungen. Um konkrete AR-Umsetzungsideen zu fördern, erwies es sich zudem als zielführend, unterstützend eine AR-Eigenschaftenübersicht hinzuzuziehen und in Abhängigkeit der Arbeitsprozessbeschreibung auszuarbeiten. Diese Erweiterung des Modells könnte als Ansatz für eine Übertragbarkeit der Vorgehensweise ausgebaut werden.

Take Home Messages: Unter Berücksichtigung der charakteristischen Herausforderungen von AR kann die Übersetzung von operationalisierten Lernzielen in AR-Lernszenarien mit integrierter Umwandlung in AR-Lernaktivitäten über einen iterativen Transformationsprozess gelingen. Das MARE-Modell begleitet dabei die konzeptspezifische Ausformung von AR-Szenarien.


Literatur

1.
Blattgerste J, Luksch K, Lewa C, Kunzendorf M, Bauer NH, Bernloehr A, Joswig M, Schäfer T, Pfeiffer T. Project Heb@AR: Exploring handheld Augmented Reality training to supplement academic midwifery education. In: Zender R, Ifenthaler D, Leonhardt T, Schumacher C, editors. DELFI 2020 - Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.; 2020. p.103-108. Zugänglich unter/available from: https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34147 Externer Link
2.
Zhu E, Lilienthal A, Shluzas LA, Masiello I, Zary N. Design of Mobile Augmented Reality in Health Care Education: A Theory-Driven Framework. JMIR Med Educ. 2015;1(2):e10. DOI: 10.2196/mededu.4443 Externer Link
3.
Fehling CD, Goertz L, Hagenhofer T. Didaktisches Konzept des Projektes Social Augmented Learning. Wuppertal: Universität Wuppertal; 2015. Zugänglich unter/available from: https://www.social-augmented-learning.de/wp-content/uploads/2015/04/SAL_Didaktisches_Konzept_20150409.pdf Externer Link