Teilprojekt C03

Ziel

Das Hauptziel von C03 ist die Verbesserung des Lernens und der professionellen Wahrnehmung von Medizinstudierenden im Kontext klinischer Visiten. Die Ergebnisse sollen die Unterschiede zwischen Expertinnen und Experten sowie Novizinnen und Novizen klären und die effektivsten Arten von EMMEs für den Lernprozess identifizieren. Darüber hinaus wird ein personalisiertes Feedbacksystem auf Basis von LLMs entwickelt und validiert sowie der Beitrag unterschiedlicher Visualisierungen und Knowledge-Activation-Prompts zur Lernerfahrung untersucht. Auf diese Weise soll eine verbesserte Lernumgebung für Medizinstudierende geschaffen werden.

Forschungsfragen

• F1.1: Lassen sich expertise-spezifische Unterschiede hinsichtlich der Blickmuster, des Kommunikationsverhaltens und der Blick-Kommunikationsmuster feststellen, die funktional relevant für die zentralen Aufgaben der Visitenkommunikation sind, wie die Einschätzung des Patientenstatus, klinische Entscheidungsfindung und empathische Patientenkommunikation?
  

• F1.2: Können wir expertise-spezifische Unterschiede hinsichtlich der verbalen Rekonstruktion der momentanen Entscheidungsfindung von Novizinnen und Novizen im Vergleich zu Expertinnen und Experten während der klinischen Visitenkommunikation in Cued-Recall-Interviews identifizieren?
  

• F2: Ist simulationsbasiertes Lernen der Professional Vision im Kontext der klinischen Visitenkommunikation effektiver, wenn EMMEs mit dargestellten Raw Fixations im Vergleich zu solchen mit Attention Maps als repräsentationale Scaffolds in Kombination mit Lernprozess-Scaffolding eingesetzt werden?
  

• F3: Wie beeinflusst das Design von durch LLM generiertem Feedback (textuell vs. visuell vs. kombiniert) auf schriftliche Analysen von Lernenden zur Qualität der klinischen Visitenkommunikation (dargestellt in EMMEs) die inhaltliche Qualität dieser Analysen, die Entwicklung der professionellen Wahrnehmung von Pre- zu Posttest sowie ihre Diagnose- und Interventionsfähigkeiten von Pre- zu Posttest?
  

• F4: Wie wirksam sind Wissensaktivierungs-Prompts (a priori vs. in EMMEs eingebettet) in Bezug auf die inhaltliche Qualität der schriftlichen Analysen von Lernenden, ihre Professional Vision zwischen Pre- und Posttest sowie ihre Diagnose- und Interventionsfähigkeiten?

Methodik

Das Projekt nutzt digitale, simulationsbasierte Lernumgebungen, in denen Medizinstudierende Visiten analysieren und mit EMMEs arbeiten.

Zunächst wird in einer experimentellen Grundlagenstudie untersucht, welche Blick- und Kommunikationsmuster Expert:innen und Noviz:innen in simulierten Visiten zeigen. Dabei werden insbesondere Eye-Tracking-Daten sowie verbale Daten mittels Think-Alouds erhoben. Diese Ergebnisse bilden die Basis für die Entwicklung der Lernumgebung.

Darauf aufbauend untersuchen drei experimentelle Studien systematisch unterschiedliche Instruktionsdesigns der Lernumgebung (Blickvisualisierung, Feedback, Prompts). Dabei wird ein Prä-, Post- und Follow-up-Messdesign eingesetzt. Erhoben werden Eye-Tracking-Daten, Reflexionen sowie Lernprozessdaten mittels Fragebögen, Textanalysen und Logdaten. Die Auswertung erfolgt mit quantitativen und qualitativen Methoden.

Rolle im Sonderforschungsbereich

• Zusammenarbeit mit C01 zur Sicherstellung einer vergleichbaren Umsetzung von Eye Movement Modeling Examples (EMMEs) über Domänen hinweg
  

• Kooperation mit C06 (sowie C01–C05) zur Konzeptualisierung emotional kritischer Ereignisse und zur Entwicklung gemeinsamer Kodierschemata für qualitative Daten
  

• Anwendung von Machine-Learning-Methoden in EMT-Projekten unter Anleitung von INF (gemeinsam mit C01, C02, A03, A04 und A06)
  

• Gemeinsame Analyse von Strategien nach Fehlern zusammen mit den Projekten B03, C01 und C02
  

• Zusammenarbeit mit Projekt M sowie A03–A05, C01 und C02 zur Personalisierung von Inhalten auf Basis von Blickbewegungsdaten
  

• Abstimmung mit A04, C01 und C02 über die Nutzung von EMT als Entscheidungsgrundlage für Personalisierungen im Studiendesign
  

• Co-Design von Lernprozess-Scaffolds für komplexe visuelle Anforderungen in Zusammenarbeit mit C01 und A04
  

• Unterstützung von B05 durch Bereitstellung von Daten für eine Taxonomie kritischer Ereignisse sowie Kooperation bei der Entwicklung personalisierter Scaffolding-Strategien
  

• Enge Kooperation mit INF zum Forschungsdatenmanagement (RDM) und zur Personalisierung der Simulation sowie mit M zur gemeinsamen Datenerhebung und -aggregation
  

• Austausch relevanter Erkenntnisse zur Expertise in der Visitenkommunikation mit Projekt B02