26gma004 10.3205/26gma004 urn:nbn:de:0183-26gma0040 Meeting Abstract Storck Storck Andrea A

Universität Münster, Münster, Deutschland

author Grahl Römer Grahl Römer Clemens C

Universität Münster, Münster, Deutschland

author Ansorge Ansorge Steffen S

Berliner Hochschule für Technik, Berlin, Deutschland

author Schönefeld Schönefeld Eva E

Universität Münster, Münster, Deutschland Universitätsklinikum Münster, Münster, Deutschland

author Bellstedt Bellstedt Michelle M

Universität Münster, Münster, Deutschland

author Barbian Barbian Birte B

Universität Münster, Münster, Deutschland

author Janssen Janssen Martin M

Universitätsklinikum Münster, Münster, Deutschland

author Seifert Seifert Konstantin E. KE

Universitätsklinikum Münster, Münster, Deutschland

author Darici Darici Dogus D

Universität Münster, Münster, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20260904 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0655 004 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) V-01 KI – Generative KI & Adaptives Lernen Dresden 20260917 20260919 V-0104 TextHintergrund/Fragestellung: Ein zentrales Ziel der Lehre ist es, Lernende dabei zu unterstützen, ihre Aufmerksamkeit auf relevante Informationen zu richten, um effizient lernen zu können. Eine evidenzbasierte Strategie hierfür ist Cueing:Durch gezielte Hinweisreize wird Aufmerksamkeit auf relevante Elemente gelenkt . Eine Anwendung dieser Strategie sind Eye Movement Modeling Examples (EMME) bei denen Lernende den Blickverlauf von Expert*innen sehen.Ablenkungen in Lernumgebungen durch digitale Endgeräte nehmen zu und gehen mit verminderter Aufmerksamkeit und Lerneffektivität einher .Eine mögliche Herleitung, wie sich Ablenkung auf Aufmerksamkeit auswirken kann, bietet die Cognitive Load Theory (CLT). Gemäß CLT ist die Kapazität des Arbeitsgedächtnis begrenzt; kognitive Belastung umfasst u.a. intrinsische, extrinsische und lernbezogene Anteile .Ziel dieser Studie war es, zu prüfen, ob hochwertiges instruktives Design negative Effekte von Ablenkung auf Lernen und kognitive Belastung abschwächen kann.Methoden: In einer randomisierten faktoriellen Studie wurden 117 Medizinstudierende im 2. Studienjahr ohne relevante Vorkenntnisse in der Abdomen-Sonographie miteinbezogen. Alle sahen ein Video einer standardisierten Abdomen-Sonographie. Ablenkung wurde durch konsekutive Subtraktion (Ablenkungsbedingung) während des Ansehens des Videos induziert. In der Queing-Bedingung wurde zusätzlich der Blickverlauf eines Experten eingeblendet. Vor und nach der Intervention wurden die Bildinterpretations-Performanz sowie die subjektiv berichtete kognitive Belastung (Mental Load) erhoben.Ergebnisse: Teilnehmende in der Queing-Bedingung berichteten erwartungsgemäß niedrigere Werte für extrinsische Belastung. Ebenfalls erwartungskonform erzielte die Ablenkungsgruppe insgesamt schlechtere Testergebnisse als die nicht abgelenkten Studierenden. In der kombinierten Bedingung (Cueing plus Ablenkung) zeigte sich jedoch ein differenzierteres Muster:Zwar wurde extrinsische Belastung geringer eingeschätzt, die Testperformanz war jedoch genauso reduziert wie in der Ablenkungsbedingung ohne Cueing.Diskussion: Die Ergebnisse sprechen für eine Cognitive Load Interferenz. Bei Ablenkung können instruktive Unterstützungsmaßnahmen offenbar nicht mehr in Leistungsgewinne übersetzt werden. Eine mögliche Erklärung ist, dass die Ablenkungsaufgabe verfügbare kognitive Ressourcen bindet.Take-Home-Message: Gutes instruktives Design reduziert zwar die berichtete extrinsische Belastung, kompensiert jedoch die Leistungsnachteile durch Ablenkung nicht. Lernumgebungen sollten daher gezielt (digital) ablenkungsarm gestaltet werden.Publikation: Storck A, Römer CG, Ansorge S, Schönefeld E, Bellstedt M, Barbian B, Janssen M, Seifert KE, Darici D. Learning and distraction: Evidence for cognitive load interference in medical education. Med Educ. 2026;60(6):676-684. DOI: 10.1111/medu.70136 Van Gog T The signaling (or cueing) principle in multimedia learning 2021 The Cambridge handbook of multimedia learning 221-230 Van Gog T. The signaling (or cueing) principle in multimedia learning. In: Mayer RE, editor. The Cambridge handbook of multimedia learning. 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press; 2021. p.221-230. DOI: 10.1017/9781108894333.022 https://doi.org/10.1017/9781108894333.022 Liao CH Wu JY Deploying multimodal learning analytics models to explore the impact of digital distraction and peer learning on student performance 2022 Comput Educ 104599 Liao CH, Wu JY. Deploying multimodal learning analytics models to explore the impact of digital distraction and peer learning on student performance. Comput Educ. 2022;190:104599. DOI: 10.1016/j.compedu.2022.104599 http://dx.doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104599 Sweller J van Merriënboer JJ Paas F Cognitive architecture and instructional design: 20 years later 2019 Educ Psychol Rev 261-292 Sweller J, van Merriënboer JJ, Paas F. Cognitive architecture and instructional design: 20 years later. Educ Psychol Rev. 2019;31(2):261-292. DOI: 10.1007/s10648-019-09465-5 http://dx.doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5 0 0 0 0