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Einleitung: Angesichts der rasanten Entwicklung und Verbreitung künstlicher Intelligenz (KI) sind KI-Qualifikationsangebote in der Hochschullehre notwendig [1]. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Verbundprojekt „Thüringer Hochschulinitiative für KI im Studium - THInKI“ [2] verfolgt das Ziel, Studierenden fakultätsübergreifend qualifiziertes und breit gefächertes Wissen zur KI anzubieten [3]. In den strikt durchgeplanten medizinischen Studiengängen ist es herausfordernd, KI-Angebote organisatorisch verfügbar zu machen. Deshalb zielt das THInKI-Teilprojekt THInKI-FSU-MI [4] der Friedrich-Schiller-Universität (FSU) auf spezifische, in THInKI integrierbare Lernangebote für medizinische Studiengänge.

Methodik: THInKI sieht zwei Kompetenzniveaus vor. Sie unterscheiden KI-Lernziele, die Orientierungswissen und Anwendungskompetenz thematisieren, von Forschungs- und Entwicklungskompetenzen. THInKI-FSU-MI verfolgt das Konzept eines longitudinalen Zertifikatsprogramms: Studierende erwerben studienbegleitend Qualifikationsnachweise für ein Gesamtzertifikat. Wichtig für die Vereinbarkeit mit medizinischen Studiengängen ist die Einbindung vorhandener Lernangebote und der Anschluss an bestehende Lernziele. Die KI-Module werden als digital unterstützte Lernangebote bereitgestellt - perspektivisch auch für andere Standorte.

Eine Umfrage identifizierte curricular bereits verankerte KI-Module. Es entstand eine digitale Modulübersicht. Ergänzend wurde nach online verfügbaren KI-Modulen anderer Standorte recherchiert [5].

Um die Anschlussfähigkeit von KI-Lernzielen an medizinische Lernziele zu klären und zusätzliche Lernangebote zu begründen, wurden themennahe Lernziele im Nationalen Kompetenzbasierten Lernzielkatalog Medizin (NKLM)[6] ermittelt. Dazu wurde ein Set KI-bezogener Suchworte konsentiert und im Online-NKLM gesucht. Die Auswahl wurde mit Lehrenden (Fachbereich KI/Digitale Medizin) anderer Standorte abgestimmt. Erweiterte Module werden pilotiert und durchgeführt. Die Begleitforschung des Gesamtprojekts unterstützt die Implementierung des Zertifikatsprogramms.

Ergebnisse: Die Analyse der Lernziele und deren Querverweise im NKLM ergab zwölf KI-Lernziele u. a. mit folgenden Inhalten: Big Data, digitale Behandlungsunterstützungssysteme, Mobile Health und Smart Devices, computerbasierte Unterstützung von Leitlinien, KI-Einsatz bei Prinzipien der Arbeitspsychologie.

Die Rücklaufquote der E-Mail-Umfrage für Beiträge zum Zertifikatsprogramm betrug 30,6 %. Es gibt zehn KI-Module in sechs Studiengängen der medizinischen Fakultät der FSU. Die Studiengänge „eHealth and Communication“, „Medical Data Science“, „Medical Photonics“/“Photonics“ und „Molecular Medicine“ bieten weitere Module an. Diese Module sind für Studierende der FSU Jena bereits verfügbar. Ein zukünftiges Modul mit implizitem KI-Bezug ist bereits im Zahnmedizincurriculum verankert.

Diskussion: Die Rücklaufquote der Umfrage zu KI-Modulen und -Lernzielen war unerwartet niedrig. Gründe können in der hohen Arbeitslast der Befragten und einer unvorteilhaften Aufwands-/Nutzen-Abwägung liegen. Die niedrige Rücklaufquote lässt befürchten, dass noch nicht alle Lehrende mit KI-Modulen in die Zertifikatsentwicklung eingebunden sind.

Der eng getaktete Stundenplan medizinischer Studiengänge erschwert die Implementierung zusätzlicher KI-Module. Auch sind bei realistischen Anwendungsbeispielen medizinspezifische Rahmenbedingungen zu beachten. Zudem zeigte die Analyse des NKLM eine geringe Überschneidung von KI-Inhalten und Medizinthemen. THInKI FSU-MI kann bei bestehenden Modulen ansetzen, die systematisiert und sichtbarer gemacht werden.

Schlussfolgerung: Der Aufbau des Zertifikatsprogramms kann bei bestehenden Lernangeboten ansetzen - der Ergänzungsbedarf ist höher als erwartet, allerdings unter Vorbehalt noch nicht erfasster Angebote. Wenige spezifische KI-Lernziele wurden im NKLM identifiziert. Die Einführung zusätzlicher Lernangebote verlangt daher mittelbare Begründungen. Die aktuelle Aufmerksamkeit für KI fördert aber die Erweiterung des bestehenden Lernangebots.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.