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Implementierung und Performanzverbesserung eines E-Learnings zur Patientensicherheit: Eine Mixed-Method Implementierungsstudie
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Published: | September 5, 2016 |
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Fragestellung: An der Uni Freiburg wurde mit ELPAS (E-Learning Patientensicherheit) ein innovatives Lehrkonzept zur Patientensicherheit konzipiert und aufgrund seiner Neuartigkeit als Implementierungsstudie eingeführt. Dabei stand u.a. die Frage im Vordergrund, welche Eigenschaften des Programms die Usability beeinflussen und wie diese verändert werden müssen, um eine Steigerung der Usability und Teilnehmerzufriedenheit zu erreichen.
Methoden: Es wurden zwei ELPAS-Versionen eingesetzt: Die erste Kohorte (n=338) nutzte Vers. 1, die zweite (n=321) die verbesserte Vers. 2. Es wurde ein Längsschnittdesign mit je einem Messzeitpunkt pro Kohorte im Mixed Method Verfahren gewählt: Quantitativ wurden Onlinefragebögen verwendet, um Usability und Zufriedenheit mit dem E-Learning zu messen. Qualitativ wurden Freitextkommentare der Studierenden inhaltsanalytisch ausgewertet.
Ergebnisse: Sowohl die Zufriedenheit, als auch die Usability unterscheiden sich signifikant (p<.001): Vers. 1 erreicht im Mittel eine Usability von 52.8 (SD=21.45), Vers. 2 erzielte eine mittlere Usability von 73.4 (SD=16.23). Der Unterschied zeigt mit Cohens d=1.08 eine große Effektstärke. Analog verhalten sich die Zufriedenheitswerte mit dem E-Learning: Jedes Lernelement der Vers. 2, wurde signifikant besser bewertet als die Module der Version 1, es bestehen signifikante mittlere bis hohe Zusammenhänge (r=.32 – r=.64, p<.01) zwischen der Usability und der Bewertung der Lernelemente. Auch die qualitativen Daten unterscheiden sich deutlich: Während bei Vers. 1 Unzufriedenheit in Bezug auf die Übersichtlichkeit und Gestaltung vorherrschten, dominieren bei Vers. 2 positive Kommentare zum didaktischen Konzept.
Diskussion: Durch die Nutzung der Evaluationsergebnisse konnte das E-Learning in zahlreichen Punkten erheblich verbessert werden. Die notwendigen Adaptionen des E-Learning Paketes wurden maßgeblich durch die Auswertung qualitativer Kommentare identifiziert.
Take home messages: Qualitative Datenanalyse birgt großes Potential zur Weiterentwicklung von Lehranwendungen.
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