InteraktiveVorlesung Baumaschinentechnik
Die Lehrveranstaltungen in der Baumaschinentechnik an der TU Dresden sind aktuell durch (1) einen hohen Anteil an Frontalunterrichtsphasen (klassische VL) geprägt, wodurch es den Studierenden erschwert wird, ein anwendungsbezogenes Problemlösungsverhalten zu entwickeln. Hinzu kommt (2), dass die Baumaschinentechnik von einer großen Vielfalt bezüglich der Anwendungsfälle und Baugrößen geprägt ist, was eine anschauliche und detaillierte Vermittlung erschwert. Zielstellung des Projekts ist es, einerseits (1) die LV arbeitsaufgabenbezogener zu gestalten (Theorie-Praxis-Kohärenz), andererseits (2) die Zugänglichkeit über den Einsatz von, im Projekt zu entwickelnden, interaktiven Maschinenmodellen zu erhöhen und damit derzeit bestehende Erkenntnisbarrieren nachhaltig zu minimieren. Die interaktiven Maschinenmodelle werden über CAD-Modelle und 3D-Scans der Baumaschinen dergestalt animiert und simuliert, dass die Studierenden aktiv und interaktiv mit diesen Modellen agieren und gegenstandsbezogen unterschiedliche Zusammenhänge hervorgehoben werden können (Funktion-Konstruktion, Ursache-Wirkung, Bedingung-Bedingte). Die didaktische Einbindung der Modelle erfolgt über neue, arbeitsaufgabenbezogene Lernaufgaben, die in Blended Learning Konzepte (Flipped Classroom, e-Learning, Gruppenarbeit) eingebettet und auf der Lernplattform OPAL zur Verfügung gestellt werden. Somit wird die intendierte Förderung anwendungsbezogener Wissensstrukturen auch methodisch abgesichert.
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Kommunikationtraining per Medizin-ChatboT
An vielen medizinischen Fakultäten werden Unterrichtseinheiten zum Erwerb von Kommunikationskompetenz angeboten. Die anschließenden praktischen Prüfungen fallen in der Regel gut aus, was jedoch daran liegt, dass hier mit Hilfe allgemein bekannter Checklisten einzelne Teilaspekte der Kommunikation bewertet werden, so dass es auch ohne tatsächliche Kompetenz möglich ist, die Prüfung zu bestehen. Folglich findet das tatsächliche Training dann erst im realen Patientenkontakt statt, was für beide Seiten belastend sein kann. Da im Studium nicht ausreichend Gelegenheiten für ein individuelles Kommunikationstraining gegeben sind, soll in diesem Projekt eine Alternative geschaffen werden. Mit Hilfe eines spezifisch für die medizinische Nomenklatur trainierten Large Language Models und angeschlossener Audio-Schnittstelle üben Studierende der Medizin die allgemeine und fachspezifische Anamnese ein. Die Gespräche werden aufgezeichnet und danach bewertet, ob vorab definierte Inhalte und Fragetechniken darin abgebildet wurden. Auf dieser Grundlage wird ein automatisiertes Feedback erstellt, das die Studierenden bei ihrem weiteren Lernprozess unterstützen soll. Bei der Programmierung werden Studierende mit Informatik-Kenntnissen eingebunden. Die Wirksamkeitsprüfung erfolgt über das Instrument des CSA Gain und einen Vergleich der praktischen Prüfungsergebnisse aus der Zeit vor Verfügbarkeit des Chatbots mit der Zeit nach Einführung der Innovation.
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