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„Histology: a challenging task for students“ – Eye Tracking und Think aloud mit Studierenden der Vorklinik
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Published: | September 5, 2016 |
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Fragestellung: Diagnostische Kompetenz, besonders in der Domäne der visuellen Mustererkennung, ist eine medizinische Schlüsselkompetenz. Sie umfasst sowohl die perzeptuelle Expertise als auch die damit eng verknüpften Wissensinhalte. Sie ist notwendige Voraussetzung für die diagnostische Beurteilung von Gewebeschnitten und über bildgebende Verfahren gewonnener Patientendaten. Bereits im vorklinischen Abschnitt beginnt mit dem Histologiekurs das Erlernen der diagnostischen Mustererkennung. Um diesen speziellen kognitiven Prozess bei vorklinischen Studierenden besser zu verstehen, haben wir eine beobachtende Längsschnittstudie mit den Methoden des Eye Tracking und Retrospective Think Aloud (RTA) durchgeführt.
Methoden: 34 Studierende (Vorklinik) nahmen an der Studie teil. Die Probanden wurden mit 32 digitalisierten Bildausschnitten (pic) aus histologischen Gewebeschnitten konfrontiert. Die Augenbewegungen wurden mit einem Eye-Tracker (Tobii® T120) erfasst und die Probanden aufgefordert, nach jedem pic laut zu sprechen (RTA). Die RTA-Protokolle wurden transkribiert und in spezifische Textfragmente kategorisiert. Alle Daten wurden sowohl statistisch beschreibend als auch testanalytisch (ANOVA und post-hoc Tests) ausgewertet.
Ergebnisse: Ein erfolgreicher Wissenserwerb ist bei unseren Probanden nur teilweise zu beobachten. Das bildbezogene Wissen organisiert sich erwartungsgemäß von anfangs allgemein beschreibenden zu mehr fachspezifischen Termini. Es werden zwar die domänspezifischen Kategorien und Taxonomien gelernt, allerdings gelingt die Verknüpfung zwischen Struktur und zugeordneter mentaler Kategorie, also das visuell perzeptuelle Lernen, nur schlecht. Die unsicheren Wissens-Netzwerke unserer Studierenden sind nur wenig mit den zu erkennenden Strukturen assoziiert.
Take home message: In dieser frühen vulnerablen Phase sollten schnelles Feedback und häufiges Wiederholen helfen, unsicherem oder falsch kategorisierten Wissen effizient entgegen zu wirken.