Förderphase 1
Förderung von Kompetenzen des kooperativen Diagnostizierens in der ärztlichen Zusammenarbeit: Effekte von Kooperationsskripts und Reflexionsphasen
Antragsteller:innen
Prof. Frank Fischer
Prof. Martin Fischer
Prof. Ralf Schmidmaier
Doktorand:innen
Anika Radkowitsch
Hannah Gesterkorn
Laufzeit
2017 - 2020
Projektbeschreibung
In der ersten Projektlaufphase von Teilprojekt 6 wurde zu Beginn eine dokumenten-basierte Simulation entwickelt, in CASUS implementiert und in einer Pilotstudie pilotiert. Außerdem wurden zehn komplexe Patientenfälle entwickelt, die in einem Expertenworkshop validiert wurden. Daraufhin wurden drei Studien durchgeführt. Im Rahmen der ersten Studie wurde eine umfangreiche Validierung realisiert, an der insgesamt über 100 Medizinstudierende mit unterschiedlichen Vorwissensniveaus sowie 30 Internist*innen teilnahmen. In den nachfolgenden zwei Experimentalstudien wurden die Lernenden im kollaborativen Diagnoseprozess durch verschiedene Varianten von sozio-kognitivem Scaffolding mit Kollaborationsskripts sowie durch Reflexionsphasen (über den individuellen Diagnoseprozess) unterstützt.
In der zweiten Studie wurde eine Interventionsstudie durchgeführt, in denen Medizinstudierende in kollaborativen Diagnoseprozessen mittels eines statischen oder adaptiven Kollaborationsskripts unterstützt wurden. In der dritten Studie wurden die adaptiven Kollaborationsskripts mithilfe eines 2x2 Designs mit Reflexionsphasen experimentell variiert um sowohl die Effektivität eines gemeinsamen Einsatzes beider instruktionaler Unterstützungsformen als auch ihre Abhängigkeit vom Vorwissen der Lernenden zu untersuchen. Insgesamt nahmen ca. 150 Medizinstudierende teil.
Publikationen
Radkowitsch, A., Vogel, F., & Fischer, F. (2018, September). Good for Learning, Bad for Motivation? A Follow-Up Meta-Analysis on the Effects of CSCL Scripts. [Gut fürs Lernen, schlecht für die Motivation? Eine Follow-Up Meta-Analyse zu den Effekten von CSCL Skripts.] Vortrag auf der EARLI SIG 20 und 26, Jerusalem, Israel.
Radkowitsch, A., Fischer, M., Schmidmaier, R., & Fischer, F. (2018, Oktober). Validating a Simulated Learning Environment to Foster Collaborative Clinical Reasoning. [Die Validierung einer Simulations-basierten Lernumgebung zur Förderung von kollaborativem klinischem Denken.] Poster präsentiert auf der EARLI SIG 20 und 26, Jerusalem, Israel.
Radkowitsch, A., Vogel, F., & Fischer, F. (2018, September). Good for Learning, Bad for Motivation? A Follow-Up Meta-Analysis on the Effects of CSCL Scripts. [Gut fürs Lernen, schlecht für die Motivation? Eine Follow-Up Meta-Analyse zu den Effekten von CSCL Skripts.] Vortrag auf dem 51. Kongress der DGP, Frankfurt a. M., Deutschland.
Radkowitsch, A., Fischer, F., Fischer, M., Schmidmaier, R., & Gerstenkorn, H. (2018, März). Fosering the Collaborative Diagnostic Competences of Medical Students by Using Simulations. [Die Förderung kollaborativer Diagnosekompetenzen von Medizinstudierenden durch Simulationen.] Poster präsentiert auf der REASON Spring School, München, Deutschland.
Radkowitsch, A., Codreanu, E., Schauberger, J., DFG Forschungsgruppe FOR 2385 (2018, Februar). Validierung von simulationsbasierten Lernumgebungen zur Förderung von Diagnosekompetenzen. Die Wahrnehmung von Presence in simulierten Diagnosesituationen in verschiedenen Domänen. Vortrag auf der 6. Tagung der Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung, Basel, Schweiz.
Veröffentlichungen in Fachzeitschriften
Radkowitsch, A., Vogel, F., & Fischer, F. (2020). Good for Learning, bad for Motivation? A Meta-Analysis on the Effects of Computer-Supported Collaboration Scripts. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning.https://doi.org/10.1007/s11412-020-09316-4
Radkowitsch, A., Sailer, M., Schmidmaier, R., Fischer, M.R., & Fischer, F. (2021). Learning to diagnose collaboratively – Effects of adaptive collaboration scripts in agent-based medical simulations. Learning and Instruction, 75.https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2021.101487
Radkowitsch, A., Fischer, M. R., Schmidmaier, R., & Fischer, F. (2020). Learning to diagnose collaboratively: validating a simulation for medical students. GMS Journal for Medical Education, 37(5).
Radkowitsch, Anika. (2020). Facilitating collaborative diagnostic reasoning: Effects of collaboration scripts in agent-based medical simulations [Ludwig-Maximilians-Universität München; Application/pdf]. https://doi.org/10.5282/EDOC.27974
Förderphase 2
CoSiMed - Förderung kollaborativer Diagnosekompetenzen in der ärztlichen Zusammenarbeit:
Effekte der Adaptation von Scaffolding an die professionelle Wissensbasis
der KollaborationspartnerVorwissensabhängige Effekte von Reflexion über den kollaborativen Diagnoseprozess sowie Learning Analytics für die Adaptation von Scaffolding.
Antragsteller:innen
Prof. Frank Fischer
Prof. Martin Fischer
Prof. Ralf Schmidmaier
Doktorand:innen
Constanze Richters
Laura Brandl
Laufzeit
2020 - 2024
Projektbeschreibung
Im Fokus der zweiten Projektlaufphase von TP6 steht eine umfassende Experimentalstudie mit ca. 200 Medizinstudierenden, die aufgrund von Einschränkungen und zeitlichen Verzögerungen durch die COVID-19 Pandemie erst im Sommer 2022 durchgeführt werden konnte. Auf Grundlage dieser Daten sind zwei Studien geplant: In der ersten Studie werden Effekte von Reflexionsphasen unter Berücksichtigung des Vorwissens der Lernenden näher untersucht. Dazu wurden niedrig- und hochstrukturierte Reflexionsphasen über den kollaborativen Diagnoseprozess entwickelt, deren Wirksamkeit unter Berücksichtigung des Vorwissens der Lernenden untersucht werden soll. Für die zweite Studie wurden weitere Lernvoraussetzungsdaten (z. B. Selbstregulationsfähigkeiten) erhoben, um diese als Ergänzung zu bisherigen Lernprozessdaten unter Nutzung von Learning Analytics-Methoden heranzuziehen. Dabei sollen Lernende mit Unterstützungsbedarf sowie deren Ursachen identifiziert werden. Ziel ist es, eine Adaptationsgrundlage für Lernunterstützung zu schaffen. In der dritten geplanten Studie soll basierend auf Daten der vorangegangen Studien beider Förderphasen von TP6 und TP5 untersucht werden, inwiefern sich Zusammenhänge der Erklärungsfaktoren der Diagnosequalität beim kollaborativen Diagnostizieren statistisch nachweisen lassen und ob diese kontext- und studienübergreifend gelten.
Aktueller Stand:
- Studie 1: Datenerhebung im Sommer 2022 abgeschlossen
- Studie 2: Datenerhebung im Sommer 2022 abgeschlossen
- Studie 3: Es liegen Daten von ca. 600 Medizinstudierenden aus TP6 vor
- Zwei Journal-Artikel im Begutachtungsprozess
Publikationen
Brandl, L., Richters, C., Radkowitsch, A., Obersteiner, A., Fischer, M.-R., Schmidmaier, R., Fischer, F., & Stadler, M. (2021). Simulation-Based Learning of Complex Skills: Predicting Performance With Theoretically Derived Process Features. Psychological Test and Assessment Modeling, 63(4), 542-560. https://www.psychologie-aktuell.com/fileadmin/Redaktion/Journale/ptam-2021-4/PTAM__4-2021_6_kor.pdf
Heitzmann, N., Stadler, M., Richters, C., Radkowitsch, A., Schmidmaier, R., Weidenbusch, M., & Fischer, M. R. (2022). Learners’ adjustment strategies following impasses in simulations—Effects of prior knowledge. Learning and Instruction, 101632. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2022.101632
Richters, C., Stadler, M., Radkowitsch, A., Behrmann, F., Weidenbusch, M., Fischer, M.R., Schmidmaier, R., & Fischer, F. (2022). Making the rich even richer? Interaction of structured reflection with prior knowledge in collaborative medical simulations.
In A. Weinberger, W. Chen, D. Hernández-Leo, & B.Che (Eds.), Proceedings of the 15th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning - CSCL 2022 (pp. 155-162). International Society of the Learning Sciences. https://2022.isls.org/proceedings/→ Best Paper Award
Brandl, L., Richters, C., Radkowitsch, A., Obersteiner, A., Fischer, M.-R., Schmidmaier, R., Fischer, F., & Stadler, M. (2022, August/September). Complex Skills in Simulations: Predicting Performance with Theoretically Derived Process Features. Paper presented at EARLI SIG 27 Conference, Southampton, England
Brandl, L., Richters, C., Radkowitsch, A., Obersteiner, A., Fischer, M.-R., Schmidmaier, R., Fischer, F., & Stadler, M. (2022, September). Komplexes Problemlösen in Simulationen: Vorhersage von Performanz anhand theoriebasierter Prozessmerkmale. Paper presented at DGPS 2022, Hildesheim, Deutschland.
Richters, C., Stadler, M., Radkowitsch, A., Behrmann, F., Weidenbusch, M., Fischer, M.R., Schmidmaier, R., & Fischer, F. (2022, August 22-24). Learning to diagnose cases collaboratively in medicine: Who benefits from structured reflection and collaboration scripts in simulations? [Poster presentation]. EARLI Sig 6/7
Richters, C., Stadler, M., Radkowitsch, A., Schmidmaier, R., Fischer, M.R., & Fischer, F. (2021, April 8-12). It Only Takes Two Minutes: Predicting Successful Diagnoses in Medical Training Simulations Based on Task Behavior [Poster presentation]. American Educational Research Association (AERA) Virtual Annual Meeting. https://aera21-aera.ipostersessions.com/default.aspx?s=89-F5-1A-4B-E8-C2-29-85-75 -63-61-20-AB-C5-48-D1&guestview=true
Richters, C., Stadler, M., Radkowitsch, A., Behrmann, F., Weidenbusch, M., Fischer, M.R., Schmidmaier, R., & Fischer, F. (2022, August 22-24). Learning to diagnose cases collaboratively in medicine: Who benefits from structured reflection and collaboration scripts in simulations? [Poster presentation]. EARLI Sig 6/7 → Nominierung Best Poster Award