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Vom eigenen Lernen lernen: Selbstgesteuerte Lernerfolgstests mit effektivem Feedback (SELFEE)
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Authors
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Hans H. Wedenig
- Charité – Universitätsmedizin Berlin, Dieter Scheffner Fachzentrum für medizinische Hochschullehre und Ausbildungsforschung, Berlin, Deutschland
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Anne Franz
- Charité – Universitätsmedizin Berlin, Dieter Scheffner Fachzentrum für medizinische Hochschullehre und Ausbildungsforschung, Berlin, Deutschland
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Harm Peters
- Charité – Universitätsmedizin Berlin, Dieter Scheffner Fachzentrum für medizinische Hochschullehre und Ausbildungsforschung, Berlin, Deutschland
| Published: | September 20, 2019 |
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Einleitung: Der Erwerb von medizinischem Wissen bildet ein Kernelement im Medizinstudium. Dabei sind Multiple Choice(MC)-Fragen ein etabliertes und effektives Verfahren, den Wissenserwerb zu überprüfen. Das gilt für die unterrichtende Fakultät, aber auch für die Studierenden selbst. Test-enhanced learning ist eine MC-basierte Methode, bei der Studierenden vom eigenen Lernen (falsche und richtige Antworten) lernen können. Studien belegen, dass gerade Tests Lernenden helfen können, ihr Langzeitgedächtnis und Erinnerungsvermögen zu verbessern [1]. Ziel dieser Arbeit ist es, auf Fakultätsebene ein webbasiertes System für test-enhanced learning zu entwickeln.
Methode: Das Projekt wurde an der Charité – Universitätsmedizin Berlin durchgeführt. Der kompetenzbasierte Modellstudiengang Medizin der Charité (MSM) besteht aus 40 integrieren Themenmodulen. An jedem Semesterende werden modulübergreifende, MC-bezogene Prüfungen durchgeführt. Es wurde eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe aus Ausbildungsforschern, IT-Experten und Medizinstudierenden gebildet, welche folgende Themenschwerpunkte bearbeiteten:
- 1.
- Suche nach technischen, adaptierbaren Lösungen für das Vorhaben,
- 2.
- Identifizierung und Akquirierung eines geeigneten MC-Fragenpools,
- 3.
- Entwicklung eines inhaltsbezogenen Konzepts für die Kommentierung falscher und richtiger MC-Antworten.
Ergebnisse:
- Zu 1.) Es wurde ein webbasiertes Open Source System für MC-bezogenes test-enhanced learning etabliert. Mittels einer freien, objektorientierten Lernplattform war es realisierbar, über die „Lernaktivität Test“, Fragetyp Multiple-Choice, vergangene MC-Fragen einem virtuellen Kursraum bereitzustellen. Unterschiedliche Konfigurationseinstellungen zu den frei gestaltbaren Rollen- und Rechtemodellen machen selbstgesteuertes Lernen möglich.
- Zu 2.) In Abstimmung mit dem Prüfungsausschuss- und Assessmentbereich der Charité wurden ca. 6.000 MC-Fragen aus Altklausuren für das Projekt freigegeben und im Pool erfasst. In den kommenden Semestern werden weitere Fragen aus den Abschlussklausuren dazukommen. Ziel ist, für alle Lernziele des MSM mindestens eine bzw. mehrere MC-Fragen integrieren zu können.
- Zu 3.) Für die Kommentierung möglichst vieler falscher und richtiger Antworten werden zwei Konzepte pilotiert: Einerseits werden über „Crowdsourcing“ freiwillige Studierende dazu motiviert, andererseits werden im Rahmen von Lehrprojekten Habilitierende die MC-Fragen kommentieren.
Schlussfolgerungen: Es wurden sowohl technische Lösungen zur Umsetzung des webbasierten test-enhanced-learning-Systems gefunden, als auch Konzepte zur inhaltlichen Anreicherung der MC-Fragen entwickelt. Das System wird allen Studierenden der Fakultät online zur Verfügung gestellt und mit Hilfe deren Rückmeldung aus lehr-lerntheoretischer Perspektive konzeptionell optimiert. Langfristig soll das System dazu beitragen, das selbstgesteuerte Lernen von Studierenden zu fördern und die Überprüfung des eigenen Wissens zu unterstützen.
