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Hintergrund: Datenkompetenz gilt als eine Schlüsselkompetenz unserer Zeit und ist zentral, um Versorgungs- und Forschungsdaten verantwortungsvoll zu nutzen. Der Nationale Kompetenzbasierte Lernzielkatalog Medizin (NKLM) 2.0 unterstreicht dies; entsprechende Lernziele werden im Medizinstudium jedoch bislang nur punktuell umgesetzt.

Zielsetzung/Fragestellung: Zur Adressierung dieser Problemstellung wurden innerhalb des Projekts DIM.RUHR (gefördert vom BMFTR und der NextGenerationEU) digitale Lernmodule zur Förderung von Datenkompetenz entwickelt, die nun in einer universitären Lehrveranstaltung evaluiert werden sollen. Dabei soll geprüft werden, ob sich die Selbsteinschätzung von Medizinstudierenden zur Datenkompetenz durch die Kursteilnahme verändert. Im Mittelpunkt der Lerninhalte stehen u.a. praxisnahe Fragestellungen zum Umgang mit Daten in Versorgung und Forschung sowie Governance-Themen, Datenmanagement und Datenkultur.

Material & Methoden: Innerhalb eines Blended-Learning-Kurses sollen Selbstlerneinheiten auf Basis der in DIM.RUHR entwickelten Lernmodule mit interaktiven Praxisübungen kombiniert werden. Die Arbeit mit realen Datensätzen in Jupyter Notebook sowie forschendes Lernen in Gruppen werden durch Kurzvideos, Quizformate und spielerische Szenarien ergänzt; ein digitaler Escape Room in einer immersiven 360°-Praxisumgebung unterstützt den Transfer in den Praxisalltag. Der Kurs ist auf eine nachhaltige Nutzung, Skalierbarkeit und curriculare Verankerung ausgerichtet. Die wahrgenommene Kompetenzentwicklung der Teilnehmenden und die Eignung der Kursmaterialien werden in einem Mixed-Methods-Ansatz durch einen Fragebogen und Reflective Writing evaluiert.

Ergebnisse: Es wird erwartet, dass die Kursteilnahme die Selbsteinschätzung der Datenkompetenz stärkt und Teilnehmende für einen kritischeren und sichereren Umgang mit Daten sensibilisiert. Zum Kongresszeitpunkt werden Evaluationsergebnisse aus dem Sommersemester 2026 vorliegen.

Diskussion: Angesichts der hohen Stoffdichte im Medizinstudium stellt sich die Frage, welches Lehrformat und welcher Umfang geeignet sind, um Datenkompetenz wirksam zu fördern und nachhaltig curricular zu verankern. Zudem ist zu diskutieren, ob und wie Datenkompetenz über die wahrgenommene Kompetenzentwicklung hinaus objektiv und vergleichbar gemessen werden kann.

Take Home Message für die Praxis: Die Evaluation des Kurses wird Hinweise liefern, ob praxisnahes Blended-Learning die Datenkompetenz messbar stärken kann und, ob sich das Format für eine curriculare Integration eignen könnte.

Interessenkonflikte: Keine