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Namen 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