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Fragestellung/Zielsetzung: In der biomedizinischen Forschung steigt die Anzahl digital verfügbarer medizinischer Daten kontinuierlich an. Die computergestützte Analyse dieser Daten bietet die Chance, hinsichtlich der Entstehung und Heilung von Krankheiten zu einem besseren Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse zu gelangen. Damit wächst aber auch der Bedarf an Expert*innen im Bereich der biomedizinischen Datenwissenschaft. Vor diesem Hintergrund wurde zum Studienjahr 2021/22 an der Medizinischen Hochschule Hannover der interdisziplinäre Studiengang „Biomedizinische Datenwissenschaften“ gestartet [https://www.mhh.de/master-biomeddat/]. Initiiert und umgesetzt wird der Studiengang vom Exzellenzclusters RESIST (gefördert von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG (EXC 2155 - Projektnummer 390874280)) und dem Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik (PLRI) [1].

Der Studiengang richtet sich an Personen mit Approbation in Human- oder Veterinärmedizin sowie an Absolvent*innen eines bio-wissenschaftlichen Bachelorstudiengangs. Um den Mediziner*innen die Vereinbarkeit einer ärztlichen Tätigkeit mit dem Studium zu ermöglichen, wurde bei der Konzeption auf ein digitales Lehrkonzept gesetzt, das Phasen für zeitunabhängiges Online-Lernen enthält. Dabei sollte aber nicht eine passive Wissensvermittlung, sondern die aktive Auseinandersetzung mit dem Lernstoff und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen den Lernenden im Vordergrund stehen.

Methoden: Methodisch wird der Studiengang als Blended Learning Angebot umgesetzt. Mehrwöchige Phasen eines betreuten Online-Lernens (bOL) werden durch Präsenzwochen am Anfang und Ende sowie in der Mitte des Semesters ergänzt. Während der Phasen des bOL erhalten die Studierenden meist im Wochenrhythmus Arbeitsaufgaben, die idealerweise gemeinschaftlich bearbeitet werden. Hinzu kommen Vorlesungsaufzeichnungen sowie Sprechstunden und Online-Seminare. Die Phasen des bOL gestalten sich so in einem Wechsel von asynchronen und synchronen Angeboten.

Ergebnisse: Insgesamt 18 Studierende absolvierten im Studienjahr 2021/22 sechs Module zu datenwissenschaftlichen Themen. In vier Modulen stimmte der Großteil der Studierenden zu, dass die Aufgabenstellungen im Rahmen des bOL das Lernen in der Gruppe und das wissenschaftliche Denken förderten. Auf einer 6er-Notenskala wurde die digitale Lehre in allen sechs Modulen im Mittel mit 2,4 (SD 1,2) bewertet.

Diskussion: Die Gestaltung des Konzepts des bOL wurde in den Modulen unterschiedlich umgesetzt. Um die digitale Lehre weiterzuentwickeln sind weitere Untersuchungen wichtig, die die Qualität der Aufgabenstellung und den folgenden Lernprozess auf einer breiteren Datenbasis analysieren. Rückmeldungen aus dem Studienjahr 2022/23 zeigen bereits positive Entwicklungstendenzen. Nicht zuletzt auch, weil die Dozierenden mehr Erfahrung mit dem bOL sammeln konnten.

Take Home Message: Betreutes Online-Lernen ermöglicht einen interdisziplinären Austausch und kann zu wissenschaftlichem Denken anregen.