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Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA)

25.09. - 27.09.2014, Hamburg

Zuordnung von Nationalem Kompetenzbasiertem Lernzielkatalog und fakultätsspezifischen Lernzielkatalogen durch automatische Textverarbeitung

Poster

  • corresponding author presenting/speaker Cord Spreckelsen - RWTH Aachen, Institut für Medizinische Informatik, Aachen, Deutschland
  • author Roland Döpke - RWTH Aachen, Institut für Medizinische Informatik, Aachen, Deutschland
  • author Istvan Sárándi - RWTH Aachen, Institut für Medizinische Informatik, Aachen, Deutschland

Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA). Hamburg, 25.-27.09.2014. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2014. DocP447

doi: 10.3205/14gma172, urn:nbn:de:0183-14gma1726

Published: September 11, 2014

© 2014 Spreckelsen et al.
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Text

Fragestellung/Einleitung: Der mit großem Aufwand betriebene Implementierungsprozess zum Nationalen Kompetenzbasierten Lernzielkatalog Medizin (NKLM) [1] wird nur dann Früchte tragen, wenn die einzelnen medizinischen Fakultäten ihre Curricularplanung auf Lernziele des NKLM beziehen können. Angesichts des Umfangs sind die Sichtung des NKLM und die systematische Zuordnung bereits vorhandener Gegenstands- oder Lernzielkataloge sehr aufwändig. Das vorgestellte Projekt exploriert Verfahren, eine Vorauswahl jeweils passender Lernziele aus NKLM und lokalem Katalog durch automatische Textanalyse zu erzeugen.

Methoden: Zur Textanalyse wurden verschiedene Ansätze zur rechnergestützten Verarbeitung natürlicher Sprache erprobt: Mittels eines probabilistischen Parsers (Stanford Parsers) wurde eine Analyse der Satzstrukturen vorgenommen, um eine Verschlagwortung mittels typischer Nominalphrasen vornehmen zu können. Alternativ wurde eine Kombination aus morphologischen Wortmapping, Abbildung auf Wortstämme der Medical Subject Headings mit anschließender Berechnung der Kosinusdistanz zwischen den Texten getestet. Für die Studie wurden die aktuelle Entwurfsversion des NKLM und der Lernzielkatalog des Aachener Modellstudiengangs Humanmedizin verwendet.

Ergebnisse: Die Extraktion von Nominalphrasen zur Verschlagwortung erwies sich insbesondere auf Grund fachsprachlicher Terme und der im Deutschen variantenreichen Zuordnung von Genitiven als unterlegen. Der zweite Ansatz erbrachte Vorschlaglisten, die neben offensichtlichen Fehlzuordnungen überwiegend plausible Vorschläge für zuzuordnende Lernziele enthielten.

Diskussion/Schlussfolgerung: Der Bedarf für eine Assistenz bei der Zuordnung von Lernzielen des NKLM zu existierenden Lernzielkatalogen ist gegeben. Die getesteten Verfahren erlauben keine automatische Zuordnung. Die Vorschlagslisten können allerdings die Zuordnung durch Selektion offensichtlich passender Vorschläge beschleunigen [2].


Literatur

1.
Hahn EG, Fischer MR. Nationaler Kompetenzbasierter Lernzielkatalog Medizin (NKLM) für Deutschland: Zusammenarbeit der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) und des Medizinischen Fakultätentages (MFT). GMS Z Med Ausbild. 2009;26(3):Doc35. DOI: 10.3205/zma000627 External link
2.
Rafferty AN, Manning CD. Parsing three German treebanks: lexicalized and unlexicalized baselines. Proceedings of the Workshop on Parsing German PaGe 08. Ass Comp Ling. 2008:40-46.