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IPT

KI im Progress Test Medizin: Von einer nummerischen Rückmeldung hin zur individuellen Lernsteuerung

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Gefördert vom

BMBF

Förderlinie zur digitalen Hochschulbildung, Vierte Förderlinie: Innovationen in der Hochschulbildung durch Künstliche Intelligenz und Big Data

Ausführende Stellen

Charité - Universitätsmedizin Berlin

AG Progress Test Medizin (Dr. med. vet. Maren März - maren.maerz[at]charite.de) (Verbundkoordinatorin)


Institut für Biometrie und klinische Epidemiologie (Dr. Jochen Kruppa)


Dieter Scheffner Fachzentrum für medizinische Hochschullehre und Ausbildungsforschung (Prof. Dr. med. Harm Peters)

 

Technische Universität Ilmenau

Institut für Technische Informatik (Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder)

Laufzeit

 

01.03.2021 - 29.02.2024

Ziele

Der Progress Test Medizin (PTM) liefert Studierenden regelmäßig Rückmeldung zu ihrem aktuellen Wissensstand und ihrer bisherigen Wissensentwicklung.

An jedem PTM nehmen rund 10.000 Studierende aus Deutschland und Österreich teil. Da jeder Test aus 200 Fragen des gesamten medizinischen Stoffgebietes besteht, generiert jede PTM-Durchführung etwa zwei Millionen Datenpunkte.

  1. Es soll erforscht werden, inwiefern durch den Einsatz des Maschinellen Lernens regelhafte, inhaltliche Antwortmuster der Studierenden identifiziert, charakterisiert und nutzbar gemacht werden können und die Curricula der Fakultäten abgeleitet werden können. Studierende und Fakultäten sollen dadurch ein passgenaueres Feedback zum medizinischen Kenntnisstand erreichen.
  2. Es soll erforscht werden, ob zugrunde liegende Antwortmuster identifiziert werden können, z.B. um "ideale Fragesätze" abzuleiten.
  3. Die Prüfungsfragen sollen über Natural Language Processing (NLP) semantisch aufbereitet werden, um das Feedback inhaltlich zu gestalten, aber auch, um die Fragen für die Prüfungsgestaltung besser zu beschreiben. 
  4. Wie genau wünschen sich Studierende ihr Feedback? Hier gilt es, Feedback nach formativen Prüfungen und nach summativen Prüfungen zu differenzieren.
  5. Der Transfer von Erkenntnissen und methodischen Ansätzen wird exemplarisch in der Disziplin Informatik geprüft.

Team

Dr. Maren März


maren.maerz[at]charite.de

Charité - Universitätsmedizin Berlin

Projektleitung, KI

 

Prof. Dr. Patrick Mäder

Technische Universität Ilmenau

Projektleitung TU Ilmenau, KI

 

Miriam Sieg

Charité - Universitätsmedizin Berlin

KI, Datenvisualisierung

 

Iván Roselló-Atanet

Charité - Universitätsmedizin Berlin

KI, Datenaufbereitung

 

Mihaela Todorova Tomova

Technische Universität Ilmenau

KI

 

Sean Kafke

Charité - Universitätsmedizin Berlin

Inhaltliches Review der Fragen, Fragenentwicklung

 

Julius Kaminski

Charité - Universitätsmedizin Berlin

Erforschung des Feedbacks