@phdthesis{Oberueck2011,
  author    = {Ober{\"u}ck, Stephan Matthias},
  title     = {Entwicklung und Evaluation eines fall- und webbasierten Trainingsprogrammes (d3web.Train) als begleitender Kurs zur Vorlesung der klinischen Immunologie / Rheumatologie an der Universit{\"a}t W{\"u}rzburg im Wintersemester 2004/2005},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-70096},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2011},
  abstract  = {Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung eines fallbasierten Online-Trainingssystems auf der Basis des d3web.Train zur Eingliederung in die Lehre im Fach Rheumatologie sowie dessen Evaluation. Der Trainer wurde als Pflichtkomponente sukzessive in die Lehre eingef{\"u}hrt und dessen Einsatz in drei Stufen evaluiert. Ziel der Integration war eine Verbesserung der studentischen Ausbildung. Das Programm d3web.Train ist ein Werkzeug zur Erstellung, Darstellung und Vermittlung von medizinischem Wissen. Um dem klinischen Alltag und einer m{\"o}glichst realit{\"a}tsnahen Lehre gerecht zu werden, wurden Trainingsf{\"a}lle nach dem Prinzip des Problem-orientierten-Lernens (POL) auf der Basis echter anonymisierter Patientengeschichten entwickelt und darin die wichtigsten Diagnosen des rheumatologischen Formenkreises abgebildet. Bei der (durch entsprechende Tools unterst{\"u}tzten) Erstellung der F{\"a}lle aus ausf{\"u}hrlichen Fallberichten auf der Basis von Arztbriefen und der Falldokumentation in den Krankenhausakten sollte sowohl der Aufwand f{\"u}r die Dozenten im Verh{\"a}ltnis zum Nutzen f{\"u}r die Studenten untersucht werden. Im Lernmodus pr{\"a}sentiert der Trainer den Fall nach der im Klinikalltag typischen diagnostischen Vorgehensweise anhand von Text- und Multimediamaterial, wozu die Studenten Fragen beantworten und Verdachtsdiagnosen eingeben m{\"u}ssen. Das Programm reagiert mit entsprechendem Feedback sowie der Pr{\"a}sentation von Hintergrundwissen und begleitet den Lernenden auf diese Weise durch den Fall bis am Ende eine definitive Diagnose gestellt werden muss. Zum Fallabschluss wird durch das System der komplette Fall erl{\"a}utert, alle Fragen richtig beantwortet und eine Zusammenfassung geliefert. Insgesamt sind die F{\"a}lle eher kurz gehalten, um die Studenten zu motivieren eine gr{\"o}ßere Anzahl an F{\"a}llen zu l{\"o}sen und deshalb durch mehr Wiederholungen eine Verfestigung des Wissens zu erreichen.   Die 62 an dem Kurs teilnehmenden Studenten erhielten zu Beginn des Kurses eine Einf{\"u}hrung in das System. Der Zugriff erfolgte von extern {\"u}ber eigene oder Universit{\"a}tscomputer. Die Trainingsf{\"a}lle wurden parallel zu den Themen der Vorlesung freigeschaltet. Am Ende des Kurses erfolgte eine Wissens{\"u}berpr{\"u}fung anhand einer Multiple-Choice-Abschlussklausur, welche an die Trainingskasuistiken angelehnt war. Zwingende Vorbedingung f{\"u}r die Zulassung zur Klausur waren 20 richtig gel{\"o}ste (Score im Fall ≥ 60\%) Kasuistiken. Diese Klausurvoraussetzung wurde von allen 60 Kursteilnehmern erreicht. Gesamthaft wurden knapp 3000 Fallbearbeitungen durch das System gez{\"a}hlt, durchschnittlich wurden pro Teilnehmer im Trainingsmodus 47 F{\"a}lle gel{\"o}st. Die gemittelte Note pro Fall lag bei rund 2,34. Die Klausur zum erfolgreichen Abschluss des Kurses enthielt 4 Kasuistiken und zus{\"a}tzlich 10 Multiple-Choice-Fragen zum Gegenstandskatalog der Vorlesung. Alle zugelassenen Studenten bestanden die Klausur. Die zu Beginn erhobenen Daten zeigen initial generell eine hohe Akzeptanz des Systems, der F{\"a}lle und der Lehrmethode sowie aus Gespr{\"a}chen mit den Teilnehmern heraus w{\"a}hrend der Einf{\"u}hrungsveranstaltung eine gewissen Neugierde gegen{\"u}ber des neuen Kursdesigns. Aber es gab auch ablehnende und zweifelnde Haltungen. Im Speziellen zeigten die vor dem Kurs erhobenen Umfragewerte eine große Erwartungshaltung von seitens der Studenten gegen{\"u}ber dem Lern- und Trainingssystem als Erg{\"a}nzung der Lehre. Am Ende des Kurses wurden die gleichen Fragen noch einmal gestellt: Es zeigte sich dabei, dass die initial schon recht hohen Erwartungen an das System erf{\"u}llt und sogar {\"u}bertroffen werden konnten. Insbesondere „Zweifler", die dem Programm zuerst ablehnend gegen{\"u}berstanden, konnten „{\"u}berzeugt" werden. Eine weiteres Kernelement des Kurses und der Evaluation war der Erwerb praktischen Wissens. Zu Semesterbeginn waren die meisten Studenten davon {\"u}berzeugt, dass die neue Lehrmethode das f{\"u}r den erfolgreichen Abschluss des Kurses geforderte praktische Wissen gut vermitteln k{\"o}nne. Bei der Schlussumfrage nahm die Zahl derjenigen Studenten, die in diesen Lern- und Trainingssystemen ein geeignetes Werkzeug f{\"u}r den Wissenserwerb sehen, zu. Auch hier zeigen die Daten, dass es zum Ende hin weniger ablehnende Haltungen gab. Zusammenfassend l{\"a}sst sich festhalten, dass nach Kursabschluss unter den Studenten eine hohe Akzeptanz des Systems, der F{\"a}lle und der Lehrmethode herrscht und diese im Kursverlauf noch gesteigert werden konnte. Die Ergebnisse der Abschlussklausur unterstreichen die N{\"u}tzlichkeit des Einsatzes und den Wissenserwerb durch die Teilnehmer. Es zeigte sich auch, dass die technische Ausstattung und Computerkompetenz der Studenten zum Zeitpunkt der Kursdurchf{\"u}hrung ein Niveau erreicht hat, auf dem fall- und webbasierte Trainingssysteme mit eher geringem Aufwand in die medizinischen Curricula integriert werden k{\"o}nnen. Von Dozentenseite her zeigten sich die gr{\"o}ßten Vorteile des Systems durch eine relativ einfach und schnell zu erstellende Fallbasis anhand bestehender echter Patienten-geschichten. Einmal erstellte Kasuistiken sind mit geringem Aufwand aktualisier- und ver{\"a}nderbar.},
  subject      = {Computerunterst{\"u}tztes Lernen},
  language  = {de}
}