26kgg610 10.3205/26kgg610 urn:nbn:de:0183-26kgg6109 Meeting Abstract Noftz Noftz Maria M

Universität zu Lübeck, Institut für Sozialmedizin und Epidemiologie, Lübeck, Deutschland

author Ehrhardt Ehrhardt Maren M

Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut und Poliklinik für Allgemeinmedizin, Hamburg, Deutschland

author Glaser Glaser Nadine N

Medizinische Fakultät der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Institut für Medizinische Epidemiologie, Biometrie und Informatik, Deutschland

author Herzberg Herzberg Dominikus D

Technische Hochschule Mittelhessen, Fachbereich Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften, Deutschland

author Reimann Reimann Daniel D

Hochschule Zittau-Görlitz, Management im Gesundheitswesen, Görlitz, Deutschland

author Schwill Schwill Simon S

Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

author Weyers Weyers Simone S

Heinrich-Heine-Universität und Universitätsklinikum Düsseldorf, Medizinische Soziologie, Düsseldorf, Deutschland

author Berger-Höger Berger-Höger Birte B

Universität Bremen, Institut für Public Health und Pflegeforschung, Bremen, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20251030 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). M0662 610 Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie 60. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin Gesundheit gestalten Kompetent mit KI lehren und lernen Göttingen 20260930 20261002 SYM-12-01 TextNamen der Moderierenden sowie der Vortragende: Prof. Dr. Birte Berger-Höger & Dr. Maria Noftz, MPH (EbM-Netzwerk e.V.)Prof. Dr. Dr. Dominikus Herzberg (Technische Hochschule Mittelhessen)Nadine Glaser, M.Sc. (DGEpi, GMDS, DGSMP)Dr. Daniel Reimann & PD Dr. Simone Weyers (DGMS)Dr. Maren Ehrhardt & PD. Dr. Simon Schwill, MME (DEGAM)Hintergrund: Der Einsatz generativer KI-Systeme verändert das Lehren und Lernen im Bereich der Aus-, Fort- und Weiterbildung in der Medizin, Public Health und Gesundheitswissenschaften grundlegend. Neben neuen didaktischen Möglichkeiten ergeben sich Herausforderungen für die Vermittlung fachlicher, methodischer und reflexiver Kompetenzen, die Gestaltung und Bewertung von Prüfungsleistungen, sowie die Sicherstellung von wissenschaftlicher Integrität. Gleichzeitig wächst die Notwendigkeit, Lernende zu einem reflektierten und kompetenten Umgang mit KI-Systemen zu befähigen.Zielsetzung/Fragestellung: Ziel des Symposiums ist es, praktische Erfahrungen und konzeptionelle Ansätze zum Einsatz von KI in der Lehre der genannten Fachbereiche interdisziplinär zusammenzuführen und Handlungsfelder zu identifizieren, die durch gemeinsame Aktivitäten weiterentwickelt werden können.Diskussionspunkt: Das Symposium ermöglicht eine interdisziplinäre Auseinandersetzung mit einem hochaktuellen Querschnittsthema. Herausforderungen und Lösungsansätze beim Einsatz von KI in der Lehre zeigen sich in den verschiedenen gesundheitswissenschaftlichen Fachbereichen in vergleichbarer Weise, erfordern jedoch zugleich fachspezifische Anpassungen. Das Symposium bietet einen Rahmen für den fächerübergreifenden Austausch, Reflexion und Vernetzung. Eine Einbindung hochschuldidaktischer Expertise fördert zudem die Perspektivenvielfalt und den Transfer in unterschiedliche Lehrkontexte.Inhalt: Das Symposium umfasst Beiträge aus unterschiedlichen Disziplinen der beteiligten Fachgesellschaften (DGEpi, DEGAM, DGMS, EbM-Netzwerk e.V.). Diese geben eine kurze Einführung in generative KI, beleuchten bildungstheoretische und hochschuldidaktische Perspektiven und formulieren konkrete Empfehlungen für den Einsatz von KI in der Epidemiologie. Darüber hinaus bietet die Veranstaltung Gelegenheit für einen moderierten Austausch und Diskussion über bestehende Praxis, Potentiale und Herausforderungen der Integration von KI in die Lehr- und Lernprozesse.Take Home Message für die Praxis: Der kompetente Einsatz von KI in die Aus-, Fort- und Weiterbildung in den unterschiedlichen Lehrbereichen erfordert einen kontinuierlichen, interdisziplinären Austausch sowie gemeinsame Lern- und Entwicklungsprozesse. Die Reflexion bestehender Erfahrungen und Konzepte kann dabei wertvolle Impulse für den eigenen Umgang liefern und zugleich als Ausgangspunkt für weitere gemeinsame Aktivitäten dienen, um sich in der dynamischen Entwicklung der Lehre orientiert und handlungsfähig zu positionieren.Interessenkonflikte: Keine 0 0 0 0