Auswahl und Einsatz eines
Standard-E-Learning-Systems im Lehrprojekt Biometrie an der Uni Ulm
Selection and application of a standard E-learning system in a teaching project for biometry at the University of Ulm
• Rainer Muche1
Ausgehend von der Notwendigkeit einer Veränderung der Lehre nach neuer ÄAppO wird in dem Lehrprojekt Biometrie die Lehre näher herangebracht an die „neuen Medien“ und gleichzeitig versucht, die Motivation bei den Studierenden zu erhöhen.
Dabei wird durch den Einsatz eines computergestützten Lehrsystems dem heutigen Lernen näher gekommen. Dieser Erfahrungsbericht zeigt den Auswahlprozess und erste Erfahrungen mit einem E-Learning-System für das Fach Biometrie. Durch die Einbindung eines komplexeren medizinischen Beispiels und die Umsetzung der theoretischen Inhalte mittels einer ebenfalls zu erlernenden Statistiksoftware soll eine bessere Nachhaltigkeit des Erlernten und eine Motivationssteigerung erreicht werden.
Das Projekt wurde im Sommersemester 2005 erstmals umgesetzt. Erste Erfahrungen und Evaluationsergebnisse werden berichtet.
Based on the major revision of the regulation for the licence to practice medicine (ÄAppO) we adapted teaching in medical biometry. The so-called “teaching project Biometry” is intended to give basics of biometry to the students by using computer methods. For this purpose an E-Learning system is established and a statistical software is introduced. Methods of statistics are inducted using a real medical patient data set. First of all the new project is intended to increase the students’ motivation for the subsidiary subject of medical biometry, secondly to improve the sustainability for future medical research and for dissertation writing.
This field report mainly describes the selection process and the applicability of an E- Learning system for medical biometry. Additionally first experiences and the evalua- tion of a first course conducted last year (summer term 2005) will be presented.
1Abteilung Biometrie und Medizinische Dokumentation, Universität Ulm, Ulm, Deutschland
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Beschreibung des Projekts
• Ausgangssituation und Ziele des Projekts
Die neue Approbationsordnung für Ärzte führte zu ei- ner Umstrukturierung des Studiengangs der Human- medizin. Mit dem Aspekt, fächerübergreifendes Den- ken zu fördern wurden so genannte Querschnittsfächer eingeführt. Zusammen mit derEpidemiologieund der Medizin-Informatikgehört dieMedizinische Biometrie jetzt zum Querschnittsfach 1. Um den bis dahin abge- haltenen Kurs Biometrie diesen neuen Gegebenheiten anzupassen, ist eine Überarbeitung und eine Umstruk- turierung sinnvoll.
Ein wichtiger Faktor bei Überlegungen zur Überarbei- tung und Veränderung der Lehre im Fach Biometrie ist die fehlende Motivation der Studierenden, sich den Lehrinhalten zu nähern. Im 5. Semester (1. Klinisches Semester) ist den Studierenden die Notwendigkeit des Stoffes für ihr weiteres Studium, Dissertation und Beruf nicht klar, sie wollen nach der Vorklinik im Wesentli- chen klinisch tätig sein. Dazu kommt, dass durch die Anzahl der Studierenden (etwa 250 Studenten) und die fehlende technische Ausstattung bisher „nur“
Übungen für statistische Auswertungen mit dem Ta- schenrechner anhand sehr kleiner Fallbeispiele mög- lich sind. Die Studenten wissen aber, dass sie später, falls überhaupt, mit Computerprogrammen Auswertun- gen anzufertigen haben und so darauf nicht vorbereitet werden. Die kleinen Beispiele können auch nicht me- dizin- und/oder forschungsrelevant sein, so dass ein Mehrwert im Sinne neuer Kenntnisse in der Medizin nicht möglich ist.
Ein wesentlicher Faktor für die Möglichkeit von Verän- derungen in der Lehre des Faches sind die steigenden Ansprüche und Kenntnisse der Studierenden. Dazu gehören ganz wesentlich Lehrmethoden und -materia- lien, die zu den „neuen Medien“ gezählt werden. Dieser Ansatz soll hier auch in der Biometrielehre durch die Bereitstellung und Nutzung eines E-Learning-Systems unterstützt werden.
Um den Praxisbezug im Kurs Biometrie in diesem Querschnittsfach zu stärken und eine Nachhaltigkeit für das weitere Studium zu erwirken soll imLehrprojekt
„Biometrie“der Unterricht anhand einer Statistiksoft- ware gelehrt werden. Dadurch werden die Studenten in die Lage versetzt, eigene Forschungsarbeiten wie eine Dissertation mit den erworbenen Kenntnissen durchführen zu können. Zusätzlich soll eine Motivati- onssteigerung durch die semesterbegleitende durch- gehende Nutzung eines forschungsrelevanten aktuel- len Datensatzes erreicht werden. Nicht zuletzt soll die Verschiebung des Kurses in das 7. Semester eine
Verbesserung bzgl. der Einschätzung der Notwendig- keit des Kurses bringen.
Viele Aspekte der beschriebenen Umsetzungsziele sind an der Abteilung Biometrie in den letzten Jahren unabhängig von der Veränderung der Lehre im Fach Biometrie bearbeitet worden (z.B. Erstellung eines in- ternetbasierten Thematischen Verzeichnisses für das Fach [1], Publikation eines Lehrbuches für die Hand- habung einer Statistiksoftware [2]). Dazu kam dann zu Beginn des Projektes eine umfangreiche Recherche bzgl. der einzusetzenden Systeme und Lehrmaterialien [3]. Eine umfangreichere und detailliertere Dokumen- tation des Lehrprojektes kann in [4] nachgelesen werden.
Auswahl des E-Learning-Systems
• Anforderungen an die Lernsoftware
Um die Qualität des Unterrichts zu sichern, stellt das Lehrprojekt „Biometrie“einige Anforderungen an das auszuwählende E-Learning-System (Tabelle 1). Diese sollten möglichst vollständig erfüllt werden.
Tabelle 1: Anforderungen an die Lernsoftware
Einfache Bedienbarkeit: Die Benutzung der Lehrplatt- form muss ohne aufwendige Einweisungen möglich sein. Nur dann können sich die StudentInnen uneinge- schränkt darauf konzentrieren und werden nicht abge- lenkt oder demotiviert.
Strukturierte Benutzeroberfläche: Das Layout muss übersichtlich und durchschaubar sein. Nach Möglich- keit soll das Aussehen des Programms dem der weit verbreiteten Microsoft-Windows-Programme ähneln.
Dies erleichtert den StudentInnen den Einstieg.
Inhalt: Das E-Learning-System muss alle in der Vorle- sung vermittelten Inhalte vollständig abdecken. Ist dies nicht der Fall, so kann während der Vorlesung auf weiterführende Systeme verwiesen werden. Zusätzlich sollten sich Beispiele und Übungsaufgaben an medizi-
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nischen Beispielen orientieren, wie dies in der neuen ÄAppO gefordert wird.
Kompatibilität: Die Anwendung muss mit allen gängi- gen Browsern kompatibel, also fehlerfrei abbildbar sein.
Kosten:Die anfallenden Kosten sollen möglichst ge- ring gehalten werden. Es soll keine zusätzliche finan- zielle Belastung aus Anschaffung, Wartung oder Pflege entstehen. Daraus schlussfolgernd wäre ein Public- Domain-Produkt sehr geeignet.
Lernfortschrittskontrolle: Um den StudentInnen eine Selbstkontrolle ihres Lernfortschritts zu ermöglichen, sollte das E-Learning-System interaktive Elemente wie Multiple-Choice-Aufgaben enthalten.
Wiederholbarkeit: Alle Übungseinheiten und Passa- gen zur Informationsgewinnung müssen beliebig oft wiederholbar sein.
Internes Kommunikations-/Informationssystem:
Wünschenswert wäre, dass die StudentInnen die Möglichkeit haben, sich bei Fragen und Problemen jederzeit an den Dozenten wenden zu können. E-Mail- Kontakt wäre hier sicherlich am sinnvollsten, jedoch ist die zur Verfügung stehende Zeit begrenzt und daher unter Umständen keine ausreichende Betreuung möglich.
• Qualitätskriterien
Bevor man mit der Suche nach einem geeigneten E- Learning-System beginnen kann, müssen Qualitätskri- terien festgelegt werden, die die Software erfüllen soll.
Hierbei kann man sich an der dreistufigen Bedürfnis- analyse nach Scriven [5] orientieren. Nachfolgend werden die Anforderungen der ersten Ebene (Unab- dingbare Notwendigkeiten und Erfordernisse) darge- stellt.
1. Ebene: unabdingbare Notwendigkeiten und Erfordernisse
Das Nichterfüllen nur eines Kriteriums auf dieser ersten Ebene führt unweigerlich zum Ausschluss des unter- suchten E-Learning-Systems (Tabelle 2).
Die 2. Ebene (Funktionen und Eigenschaften, die über das absolute Minimum hinausgehen) und die 3. Ebene (Ideale) wurden hier für die Auswahl nicht beachtet.
Für dasLehrprojekt „Biometrie“genügt es, wenn das E-Learning-System die Qualitätskriterien auf der ersten Ebene erfüllt. Darauf konzentriert sich auch die nun folgende Auswahl von Programmen. Unter verschie- denen Rahmenbedingungen an der Universität Ulm wurden zusätzlich folgende Festlegungen für den
Einsatz in der Lehre getroffen: die Lizensierung darf keine zusätzlichen Kosten verursachen und die vor- handenen PC-Pools müssen ausreichen.
• Bereits vorhandene E-Learning-Systeme in der Biometrie
Die Idee des E-Learnings als Unterstützung bei der Wissensvermittlung ist nicht neu. Viele Universitäten haben bereits Lernprogramme für ihre StudentInnen entwickelt. Einige davon sind frei im Internet verfügbar.
Von anderen finden sich Kurzbeschreibungen auf der jeweiligen Homepage.
Mit Hilfe von Internetsuchmaschinen wurde nach vor- handenen E-Learning-Systemen gesucht. Als Suchbe- griffe wurden „Statistik“, „Medizin“, „Open Source“,
„Lehr- und Lernsoftware“, „Multimediale Lernsoftware“
und„Systematisches Verzeichnis“ausgewählt. Diese decken den Themenbereich recht gut ab. Zusätzlich wurden Vorträge einschlägiger Fachtagungen durch- sucht (u.a. GMDS 2005). Insgesamt wurden 26 ver- schiedene Lehr- und Lernplattformen gefunden. Aus dieser Menge kamen nach grober Vorsichtung 13 E- Learning-Programme in die engere Auswahl: s. Tabelle 3.
Anschließend werden diese Systeme hier kurz be- schrieben, bevor eine Auswahl getroffen wird.
1. EMILeA-stat
Die Abkürzung EMILeA-stat steht für „Eine multimedia- le, internetbasierte und interaktive Lehr- und Lernum- gebung in der angewandten Statistik“. Entwickelt wird EMILeA-stat an der Universität Oldenburg von wissen- schaftlichen Mitarbeitern der Arbeitsgruppen Statistik, Didaktik, Finanz- und Versicherungsmathematik und Innovative Lehr- und Lernsysteme. Es soll als sog.
Freeware Programm jedem kostenlos zur Verfügung stehen. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms
„Neue Medien in der Bildung (Förderbereich Hochschu- len)“ gefördert. Ziel ist es, HochschulstudentInnen mit Hilfe multimedialer Lehrmaterialien den Lernstoff näher zu bringen.
Projektleiter ist Herr Prof. Dr. Udo Kamps vom Institut für Statistik und Wirtschaftmathematik in Aachen. Die Projektkoordination übernimmt Frau Dr. Katharina Cramer vom Institut für Mathematik in Oldenburg. Das Programm befindet sich momentan noch in der Ent- wicklung (Stand 09/2005).
Die Internet-Startseite ist sehr übersichtlich gestaltet.
Von ihr gelangt man ohne Probleme auf das eigentli- che kostenlose Programm. EMILeA-stat ist webbasiert, das heißt es steht direkt im Internet zur Verfügung und
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Tabelle 2: Qualitätskriterien an die Lernsoftware
Tabelle 3: Lehr- und Lernplattformen
muss nicht auf dem eigenen Computer installiert wer- den.
Das Programm selbst ist sehr übersichtlich aufgebaut.
Die Inhalte sind in Form einer Baumstruktur dargestellt.
Diese ist ständig sichtbar, sodass man sich leicht zu- recht findet. Außerdem existiert eine Suchfunktion, mit der gezielt nach Begriffen gesucht werden kann. Zur Zeit sind noch nicht alle Themengebiete mit Inhalten gefüllt. Man erkennt aber, dass es zu bestimmten Themen Klausurvorbereitungsaufgaben und Übungs-
aufgaben geben wird. Auch wird es einige sog. Applets geben. Meist versteht man darunter ein Computerpro- gramm, welches in der Programmiersprache Java geschrieben ist und in einem Webbrowser läuft.
Ausschlusskriterium: EMILeA-stat befindet sich noch in der Entwicklung.
2. Neue Statistik
Das E-Learning-Projekt "Neue Statistik" wird entwickelt von der Freien Universität Berlin in Kooperation mit
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dem Center für digitale Systeme CeDiS. Ziel des Pro- jektes ist die Etablierung eines multimedialen Lernsys- tems für die Statistik-Grundausbildung der Hochschul- studentInnen in Deutschland. Auch dieses Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Neue Medien in der Bil- dung“ finanziell gefördert.
Die Projektleitung übernehmen Herr Dr. Nicolas Apo- stolopoulos und Herr Dr. Albert Geukes. 2003 gewann die eingebundene Statistiksoftware Statistiklabor den mediendidaktischen Hochschulpreis MedidaPrix 2003.
Auch dieses Programm befindet sich zur Zeit noch in der Entwicklung (Stand 09/2005).
Die Internet-Startseite wirkt auf den ersten Blick sehr nüchtern. Der Einstieg fällt schwer, da die Schrift klein und das Layout unübersichtlich ist. Nach einigem Su- chen findet man an mehreren Stellen Links zur Inter- netseite des Statistiklabors, des Programms an sich.
Das eigentliche Programm ist nicht im Internet verfüg- bar, sondern steht kostenlos zum Download bereit und muss auf dem jeweiligen Computer installiert werden.
Die Benutzeroberfläche ähnelt zwar der der Microsoft Office Produkte, jedoch ist die Einarbeitung langwierig und nicht ganz trivial. Im E-Learning-System enthalten ist ein kleines Statistiksoftwarepaket auf Basis der Programmiersprache R. Negativ ist, dass z.B. für Mit- telwertberechnungen Kenntnisse der Programmierspra- che R benötigt werden. Für die MedizinstudentInnen der Universität Ulm stehen hier Aufwand und Nutzen in keinem Verhältnis, da Statistik und Biometrie nur ein Semester unterrichtet werden. Eine lange Einarbei- tung und das Erlernen einer Programmiersprache wären für die Kürze der Unterrichtszeit einfach zu aufwändig.
Ausschlusskriterium: Neue Statistik befindet sich zur Zeit noch in der Entwicklung. Zudem wäre die Einar- beitung ein zu großer Lernaufwand.
3. AktiveStats
„ActiveStats is a multimedia presentation of the content in an introductory statistics course. Video, simulation, animation and interactive experiments, motivate and explain the concepts.”
Ausschlusskriterium: ActiveStats ist eine englische Software mit englischer Benutzeroberfläche. Zudem fallen Beschaffungskosten von $ 52 an.
4. AST
Die Abkürzung AST steht für Adaptiver Statistik Tutor.
Dieses E-Learning System wird von der Universität Trier im Internet angeboten. Der Benutzer muss sich
zunächst anmelden. Ein daraufhin erscheinender Eingangsfragebogen, welcher die rudimentären Kenntnisse von Statistik abprüft, ermöglicht dem User einen individuellen Einstieg in die Lehrsequenz. Das Programm speichert beim Ausloggen die absolvierten Aufgaben.
Ausschlusskriterium: Der Inhalt orientiert sich zu wenig an medizinischen Beispielen.
5. Grundbegriffe der Biostatistik
Grundbegriffe der Biostatistik wird von Theo Gasser und Burkhardt Seifert an der Universität Zürich ange- boten (Abbildung 1). Dieses E-Learning-System hat den Vorteil, dass nicht zwingend ein Internetzugang benötigt wird. Es kann als PDF-Datei kostenlos herun- ter geladen werden und steht dem Benutzer jederzeit zur Verfügung.
Der Inhalt der Vorlesung „Biometrie“ wird recht gut abgedeckt, jedoch fehlen ein paar wichtige Punkte (s.
Tabelle 4). Daher kann Grundbegriffe der Biostatistik nicht als alleiniges E-Learning-System eingesetzt werden.
Am Ende jedes Themas besteht die Möglichkeit, Übungsaufgaben zu absolvieren. Stellenweise werden kleine Animationen und Experimente zur Veranschau- lichung angeboten. Insgesamt macht dieses Programm einen positiven Eindruck. Es ist wahrscheinlich, dass sich die StudentInnen damit gut zu Recht finden.
6. Rice Virtual Lab in Statistics
Rice Virtual Lab in Statistics ist ein kleines interactives Tutorial, das frei im Internet angeboten wird. Es sind Java-Applets implementiert, die zum besseren Ver- ständnis der Beispiele dienen.
Ausschlusskriterium: Es werden keine Übungsaufga- ben angeboten, das Tutorial ist nicht umfangreich ge- nug und die Benutzeroberfläche ist englisch.
7. JUMBO
Die Abkürzung JUMBO steht für Java-unterstützte Münsteraner Biometrie-Oberfläche. Dieses Statistik- programm wird von den Autoren Achim Heinecke und Wolfgang Köpcke an der Universität Münster angebo- ten (Abbildung 2). Dieses E-Learning-System ist eine kostenlose Webapplikation, d.h. es muss nicht herunter geladen werden. Es kann aber zusätzlich in Form einer CD kostenlos bestellt werden, so dass eine Unabhän- gigkeit vom Internet bei der Anwendung gegeben ist.
Die Benutzeroberfläche von JUMBO ist übersichtlich und auffallend bunt. Dadurch und aufgrund der einfa- chen Menüführung ist das System ohne Einweisung
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Abbildung 1: Startseite von Grundbegriffe der Biostatistik
Abbildung 2: Startseite von JUMBO nutzbar. Treten dennoch Unklarheiten auf, so kann
die Hilfe-Funktion weiterhelfen.
Die Inhalte decken einen Großteil der Vorlesung
„Biometrie“ ab (s. Tabelle 4). Über ein Glossar gelangt man ohne großen Aufwand zu sämtlichen Themenge- bieten. Anhand medizinisch orientierter Beispiele und einiger Java-Applets wird der Lernstoff veranschau- licht. Am Ende jedes Kapitels stehen Übungsaufgaben, Multiple Choice Fragen und Musterlösungen zur Ver- fügung. Bei falschen Antworten wird die Lösung erläu- tert. Alle Kapitel und Aufgaben sind beliebig oft wieder-
holbar. Ein Informations-/Kommunikationssystem ist nicht integriert [6].
8. LernSTATS
„LernSTATS ist ein Programm zum Lehren und Lernen der Statistik in der Psychologie, den Sozialwissenschaf- ten, der Medizin und der Erziehungswissenschaft.
LernSTATS deckt zur Zeit den gesamten Stoff der deskriptiven Statistik ab und bietet eine Vielzahl inter- aktiver Übungen, ein Statistik-Buch, ein Glossar und eine Online-Hilfe (Abbildung 3)“.
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Abbildung 3: Startseite von LernStats LernSTATS verfügt über eine klare Menüführung. Dies
erleichtert die Bedienbarkeit so dass keine zusätzliche Einweisung erforderlich ist. Die Benutzeroberfläche ist übersichtlich. Die Inhalte desLehrprojektes „Biome- trie“werden nur zu geringen Teilen abgedeckt (s. Ta- belle 4) und die hierzu recht wenigen Beispiele haben kaum medizinischen Bezug. Es wird kein integriertes Informations-/Kommunikationssystem angeboten.
LernSTATS ist kompatibel mit allen Betriebssystemen.
Es ist allerdings zusätzlich ein Flash-Player von Ma- cromedia erforderlich, um einige Animationen abspie- len zu können. Es handelt sich um ein kostenloses, webbasiertes System. Für das Überprüfen des Lern- fortschrittes stehen einige wenige MC Fragen zur Verfügung. Jedes Kapitel ist einzeln wiederholbar.
9. Multimedia Lernsoftware
Bei der Multimedia Lernsoftware handelt es sich um ein Lehr- und Lernsystem der Fernuniversität Hagen, Lehrstuhl für Angewandte Statistik und Methoden der empirischen Sozialforschung. Diese Lernsoftware wurde vom Universitätsverbund MultiMedia NRW ge- fördert, eine Demoversion ist frei verfügbar.
Ausschlusskriterium: Sie ist laut Internet für „79,- DM zuzügl. Porto“ erhältlich. Zum einen lässt dieser DM- Preis darauf schließen, dass keine ständige Aktualisie- rung vorgenommen wird und zum anderen führen die anfallenden Kosten zum Ausschluss dieser Lernsoft- ware.
10. Visual Bayes
Visual Bayes ist ein Projekt der Universität Freiburg, Abteilung Medizinische Informatik. Hierbei handelt es sich um ein „interaktives Lernprogramm, das grundle-
gende Methoden zur Interpretation und Bewertung diagnostischer Tests“ vermittelt.
Ausschlusskriterium: Visual Bayes vermittelt zu wenig Lerninhalt und deckt bei weitem nicht den Lehrplan desLehrprojekts „Biometrie“ ab.
11. VisualStat
VISUALSTAT ist eine interaktive Lehr- und Lernumge- bung zu ausgewählten Bereichen der Statistik. Es werden „ergänzende Informationen zu den in Frage stehenden statistischen Konzepten zur Verfügung gestellt“.
Ausschlusskriterium: Auch hier genügen die vermittel- ten Lerninhalte nicht den Anforderungen desLehrpro- jekts „Biometrie“.
12. ROBISYS
Das Programm ROBISYS (Rostocker Biometriesys- tem) wird zur Zeit vom Institut für Medizinische Infor- matik und Biometrie der Universität Rostock unter der Leitung von G. Kundt, J. Tamm und M. Sander entwi- ckelt. Es beinhaltet „eLearning-Module für die Aus- und Weiterbildung von MedizinstudentInnen und Me- dizinern im Fach Medizinische Biometrie“. Vorerst sind nur die Themen Deskriptive Statistik, Randomisierung und Validierung diagnostischer Verfahren mit Inhalten gefüllt.
Ausschlusskriterium: Das System befindet sich noch in der Entwicklung.
13. NUMAS
Die Abkürzung NUMAS steht für Numerische Mathe- matik und Statistik. Dieses E-Learning-System wird
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Tabelle 4: Inhaltsvergleich Grundbegriffe der Biostatistik, LernStats und JUMBO
zur Zeit unter der Leitung von Frau Prof. Dr. G. Engeln- Müllges von mehreren Kooperationspartnern entwi- ckelt. Wie auch EMILeA-stat und Neue Statistik wird NUMAS vom BMBF im Rahmen der Ausschreibung Neue Medien in der Bildung gefördert.
NUMAS ist ein webbasiertes Lehr- und Lernsystem, welches didaktisch aufbereitetes Wissen für viele Fachbereiche bereitstellt. Aufgebaut ist es aus sog.
Lehrobjekten (120 Lerneinheiten), deren Inhalt etwa 500 Stunden (Vorlesungen und Übungen) entspricht.
Die Themen werden durch interaktive Beispiele veran- schaulicht. Zusätzlich stehen dem Benutzer elektroni- sche Textmarker und Notizblöcke sowie Lesezeichen zur Verfügung. Es gibt Fachforen und Lernfeldforen, in denen über Probleme diskutiert werden kann. Der
Lerner hat außerdem die Möglichkeit, über ein integrier- tes Kommunikationssystem per E-Mail Kontakt zum tutorischen Dienst aufzunehmen.
Um das System nutzen zu können, ist eine Registrie- rung notwendig. Dadurch wird es möglich, die individu- ellen Bearbeitungsdaten zu speichern.
Parallel zum Lehr- und Lernsystem wurde ein Lear- ning- und Content-Management System entwickelt.
Für die schnelle Suche nach Themen existiert ein Le- xikon mit Suchfunktion.
Ausschlusskriterium: Obwohl dieses E-Learning-Sys- tem allen Anforderungen genügt, kann es imLehrpro- jekt „Biometrie“ noch nicht zum Einsatz kommen. Es befindet sich noch in der Entwicklung.
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• Endauswahl
Nach dieser ersten Untersuchung verbleiben drei E- Learning-Systeme, die für den Einsatz imLehrprojekt
„Biometrie“ in Frage kommen: Grundbegriffe der Biostatistik, LernStats und JUMBO. Diese drei in Frage kommenden E-Learning-Systeme sollen nun hinsichtlich ihres Inhalts verglichen werden. Während der Vorlesung wird dann auf dieses Programm verwie- sen. Bei Themen, deren Inhalt nicht im System behan- delt wird, kann auf ein anderes System verwiesen werden. Da keines der verbliebenen Programme den gesamten Inhalt der Vorlesung „Biometrie“ abdeckt, ist eine solche parallele Verwendung mehrerer Pro- gramme möglich. Nachfolgend sind die Inhalte der drei E-Learning-Systeme in Bezug auf die Veranstal- tung Biometrie im Humanmedizinstudium in der Tabel- le 4 dargestellt.
Anhand des Inhaltsvergleichs zeigt sich, dass JUMBO als geeignetes Programm ausgewählt werden kann.
In den Vorlesungen wird für jedes Themengebiet das dazugehörige Kapitel in JUMBO genannt. So können die StudentInnen das Gehörte noch einmal durcharbei- ten und vor Prüfungen auffrischen. Ist das jeweilige Thema nicht in JUMBO enthalten, so wird auf Lern- Stats und Grundbegriffe der Biostatistik verwiesen.
• Einsatz im Lehrprojekt Biometrie
Bei Vorlesungsbeginn wird JUMBO den StudentInnen kurz vorgestellt. Dabei werden die angesprochenen Java-Applets vorgeführt und erklärt. Nach dieser Ein- führung wird JUMBO systematisch in die Vorlesungen integriert. Bei jedem Themengebiet wird auf die ent- sprechenden Seiten in JUMBO hingewiesen. So haben die StudentInnen jederzeit die Möglichkeit, das gelern- te zu Hause noch einmal durchzugehen, oder vor Prüfungen aufzufrischen. Hier kommt der große Vorteil der zeitlichen Unabhängigkeit zum Tragen.
Ein einfaches „Informations- und Kommunikationssys- tem“ konnte in der Form integriert werden, dass den StudentInnen bei Semesterbeginn die E-Mail-Adresse des lehrenden Dozenten mitgeteilt wird. Bei Fragen und Anmerkungen können sie sich so jederzeit an ihn wenden.
Weitere Aspekte im Lehrprojekt
Im Folgenden werden die weiteren Aspekte bei der Erstellung des Lehrprojektes kurz skizziert. Eine ge- nauere Dokumentation findet sich in [4].
• Statistiksoftware SAS-Analyst
Die jahrelange Erfahrung mit Einführungskursen in das Statistiksystem SAS-Analyst kommt dem Lehrpro-
jekt zugute. Neben didaktisch aufbereiteten Lehrein- heiten existiert ein umfangreiches Lehrbuch [2], was hier eingesetzt werden kann. SAS-Analyst besitzt eine vereinfachte benutzerfreundliche, maus- und menüge- steuerte Oberfläche, so dass ein Einstieg auch für unerfahrene Nutzer möglich ist. SAS-Analyst ist auf den PC-Pools der Universität Ulm installiert und kann zu günstigen Konditionen über eine Landeslizenz be- zogen werden.
• Relevanter Datensatz (Diabetes Typ II bei adipösen Kindern und Jugendlichen)
Bei dem medizinisch relevanten Datensatz handelt es sich um Daten aus einem Forschungsprojekt der Uni- versitätskinderklinik Ulm [7] aus einer Beobachtungs- studie in der Kinderklinik Hochried in Murnau. Adiposi- tas und Diabetes mellitus sind Volkskrankheiten, mit denen sich alle Medizinstudenten befassen sollten, im Zusammenhang mit Kindern wird eventuell auch ein zusätzlicher emotionaler Bezug zum Thema herge- stellt. Der Originaldatensatz wurde für den Einsatz im Lehrprojekt reduziert (219 von 520 Beobachtungen, 82 von 211 Variablen), ist in der Größe allerdings ausreichend, um die Vorzüge einer computergestütz- ten Analyse aufzuzeigen. Die Studenten haben eine Verpflichtungserklärung zu unterschreiben, dass sie die Daten nicht weitergeben und nur für den Kurs nutzen werden.
• Lehrmaterialien
Für den Kurs mussten umfangreiche neue Lehrmate- rialien erstellt werden. Für jede Übungsstunde sind jeweils ein Dozentenhandbuch, ein Powerpoint-Vortrag (Input) des Stoffes, Übungsaufgaben und Musterlösun- gen entstanden. Darüber hinaus bekommen die Stu- dierenden eine CD mit den Daten, relevanten Veröf- fentlichungen, und zusätzlichen Informationen zur Begleitung im Kurs sowie ein Exemplar des SAS- Analyst-Lehrbuches.
• Internet-Auftritt
Zur Informationsweitergabe und zur übersichtlichen Darstellung des Kurses und der Spezifika sowie des Downloads relevanter Kursmaterialien wie z.B. der Musterlösungen (mit Passwort) wurde ein zweigeteilter Internet-Auftritt ins Internet gestellt. Die allgemeinen Angaben zum Kurs, Hintergrundinformationen und die Anmeldung sind auf den Fakultätsseiten der Medizin in Ulm unter dem Punkt E-Learning/Veranstaltun- gen/Biometrierealisiert, semesterspezifische Seiten sind unter der Homepage der Abteilung Biometrie ab- gelegt und verlinkt worden.
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• Evaluation
Selbstverständlich muss ein neues Lehrkonzept eva- luiert werden. Vorbereitet ist eine begleitende ergeb- nisorientierte Evaluation anhand zweier Fragebögen (Anfang/Ende des Semesters) und der Punktergebnis- se aus zwei Prüfungen. Die erste Evaluation im Jahr 2005 konnte nur orientierende Ergebnisse erbringen, da die Teilnahme an dem Kurs nicht randomisiert wurde und die Fallzahl mit 10 StudentInnen noch sehr klein ist.
Erste Erfahrungen
In diesem Beitrag (Erfahrungsbericht) wird im Wesent- lichen die Auswahl einer Lernsoftware für das Fach Biometrie beschrieben. Die ausgewählte Software JUMBO der Kollegen aus Münster ist letztes Jahr zum ersten Mal zum Einsatz gekommen in der Vorlesung Biometrie (freiwillige Teilnahme) und in einem speziel- len Pflichtkurs (Lehrprojekt), welches 10 StudentInnen belegt und absolviert hatten. Im Sommersemester 2006 wird zur Zeit ein zweiter Durchgang des Lehrpro- jektes durchgeführt.
Die ersten Erfahrungen zeigen, dass dieses Medium neben den klassischen Literaturhinweisen gerade von TeilnehmerInnen des Lehrprojektes genutzt werden, die systematisch an das Medium Computer im Fach Biometrie durch die Einbindung einer Statistiksoftware herangeführt werden. Genauere vergleichende Analy- sen in Bezug auf Ergebnis- und Akzeptanzevaluation sind bisher noch nicht möglich, wir rechnen aber mit einer guten Akzeptanz und mindestens gleich guten Ergebnissen in Bezug auf die Lernziele. Die ersten Analysen zeigen die Tendenz auf, dass die Teilnehme- rInnen in Bezug auf die Vorbereitungszeit für die Kurstermine profitieren. In wieweit das Erlernen von Inhalten über das Medium Computer Zeit einspart im Vergleich mit dem klassischen Buch kann allerdings von uns nur indirekt beobachtet werden. Insgesamt sind wir aber überzeugt, mit dem zusätzlichen Angebot eines E-Learning-Systems die Lernlandschaft im Fach
Biometrie zu erhöhen und damit zu einer Motivations- steigerung und zu einem besseren Lernerfolg zu kommen.
Korrespondenzadresse:
• Rainer Muche, Abteilung Biometrie und Medizinische Dokumentation, Universität Ulm, Schwabstrasse 13, 89075 Ulm, Tel. 0049 (0) 731 50 - 26903
rainer.muche@uni-ulm.de
Literatur:
[1] Bochev V. Entwicklung und Umsetzung eines internetbasierten thematischen Verzeichnisses für die Biometrie/Epidemiologie/Public Health [Masterarbeit im Fach Public Health]. Ulm: Universität Ulm; 2003. Verzeichnis online verfügbar unter:
http://www.uni-ulm.de/uni/fak/medizin/biodok/...
.../viktor/index.htm [08.06.2006]
[2] Muche R, Habel A, Rohlmann F. Medizinische Statistik mit SAS-Analyst. Berlin: Springer Verlag; 2000.
[3] Weirather-Heerlein S. Konzeption des Lehrprojektes
"Biometrie" für StudentInnen der Humanmedizin an der Universität Ulm [Diplomarbeit im Fach Medizinische Dokumentation und Informatik]. Ulm: Fachhochschule Ulm;
2004.
[4] Muche R, Weirather-Heerlein S, Wildt M, Radlinger K, Seefried K, Jordan J. Dokumentation des Lehrprojektes
"Biometrie" an der Universität Ulm. Aachen: Shaker Verlag;
2005.
[5] Biffi C. Evaluation von Bildungssoftware im
Spannungsfeld von Objektivität und praktischer Anwendung.
MedienPädagogik. 8.5.2002
http://www.medienpaed.com/02-1/biffi1.pdf [08.06.2006]
[6] Heinecke A, Köpcke W. JUMBO - Java unterstützte Münsteraner Biometrie-Oberfläche, Version 6.8. Münster;
2002. Online verfügbar unter:
http://medweb.uni-muenster.de/institute/imib/...
.../lehre/skripte/biomathe/jumbo.html [08.06.2006]
[7] Wabitsch M, Hauner H, Hertrampf M, Muche R, et al.
Type II diabetes mellitus and impaired glucose regulation in caucasian children and adolescents living in Germany. Int J Obes. 2004; 28:307-13.
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