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    <Identifier>25gma167</Identifier>
    <IdentifierDoi>10.3205/25gma167</IdentifierDoi>
    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-25gma1670</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Einsatz eines Freitext-basierten Audience Response Systems mit Confidence-Rating im fragengeleiteten Unterricht und anschlie&#223;ende KI-gest&#252;tzte Generierung individuellen Feedbacks</Title>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingName>Jahrestagung der Gesellschaft f&#252;r Medizinische Ausbildung (GMA)</MeetingName>
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        <MeetingSession>V-22 Digitalisierung &#8211; KI und innovative Ans&#228;tze</MeetingSession>
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    <ArticleNo>V-22-07</ArticleNo>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Fragestellung&#47;Zielsetzung: </Mark1>Der Einsatz von Audience-Response-Systemen (ARS) erm&#246;glicht Vortragenden, Wissen und Verst&#228;ndnis des Auditoriums einzusch&#228;tzen und auf dieser Basis den Unterricht zu adaptieren und Feedback zu gestalten. Der &#252;bliche Einsatz von Multiple-Choice-(MC)-Fragen limitiert jedoch kognitive Anforderungen und Lernprozesse, wodurch die Aussagekraft der erhaltenen Antworten sinkt. Ein ARS mit Freitexteingabe und zus&#228;tzlicher Erfassung der Antwortsicherheit k&#246;nnte neue Potenziale f&#252;r Lernprozesse und Feedback er&#246;ffnen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden: </Mark1>Im Rahmen eines fragengeleiteten Unterrichtskonzepts wurden 351 Medizinstudierende des ersten Semesters randomisiert zwei Gruppen zugeteilt. Innerhalb jeder Gruppe wechselte das vorgegebene Antwortformat &#8211; MC oder Kurzantwortfrage (KAF) &#8211; von Frage zu Frage. Zus&#228;tzlich bewerteten die Studierenden ihre Antwortsicherheit auf einer vierstufigen Skala. Die h&#228;ufigsten Antworten zu jeder Frage (nicht jedoch die Daten zur Antwortsicherheit) wurden anschlie&#223;end diskutiert.</Pgraph><Pgraph>Die gesammelten Einzelantworten (n&#61;18.225) sowie die Antwortsicherheitsdaten wurden mit dem Datenmodell von GPT (OpenAI) aufbereitet, um individuelles Feedback bereitzustellen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse: </Mark1>Die Implementierung von KAF f&#252;hrte wie erwartet zu einer gr&#246;&#223;eren Antwortvielfalt und erm&#246;glichte die Identifikation sowie Diskussion realer Fehlkonzepte. Die Studierenden bewerteten KAF im Vergleich mit MC als kognitiv anspruchsvoller. Konsistent damit war der durchschnittliche Prozentsatz korrekter Einzelantworten im MC-Format deutlich h&#246;her als im Textformat (70&#37; vs. 52&#37;).</Pgraph><Pgraph>Die durchschnittliche Antwortsicherheit f&#252;r korrekte Antworten lag bei 2.78, wobei M&#228;nner (2.99) signifikant h&#246;here Werte angaben als Frauen (2.63). Auch das Antwortformat hatte einen Einfluss auf die Antwortsicherheit, wenngleich in geringerem Ausma&#223; (MC: 2.83 vs. KAF: 2.7).</Pgraph><Pgraph>Nach Abschluss der Lehrveranstaltung erhielten interessierte Studierende (opt-in) ein personalisiertes Feedback mit einer Vergleichsanalyse ihrer Leistung und metakognitiven Parameter im Peer-Vergleich.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Diskussion: </Mark1>Der Einsatz des ARS mit Freitext-Option liefert ein realistischeres Bild zu Wissen und Verst&#228;ndnis der Studierenden und erlaubt die Identifikation (und Diskussion) von Fehlkonzepten, welche qualitativ wie auch quantitativ &#252;ber Distraktoren einer MC Frage nicht abbildbar sind.</Pgraph><Pgraph>Die Erhebung (und kommentierte R&#252;ckmeldung) von Testleistung und metakognitiven Parametern scheint auch aufgrund der erhaltenen Ergebnisse speziell in der Fr&#252;hphase des Studiums einen potentiell wertvollen Beitrag zur Selbsteinsch&#228;tzung der Studierenden leisten zu k&#246;nnen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Take-Home Messages: </Mark1></Pgraph><Pgraph><UnorderedList><ListItem level="1">Durch Einsatz eines Freitext-basierten ARS kann ein realistisches Bild zu studentischem Wissen und Verst&#228;ndnis erhalten werden.</ListItem><ListItem level="1">Individuelles Feedback zu Testleistung und Antwortsicherheit sollte die metakognitive Selbstreflexion f&#246;rdern.</ListItem></UnorderedList></Pgraph></TextBlock>
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        <RefAuthor>Cox SR</RefAuthor>
        <RefTitle>Technology to enhance in-class discussions and student participation at a multi-campus program</RefTitle>
        <RefYear>2019</RefYear>
        <RefJournal>Curr Pharm Teach Learn</RefJournal>
        <RefPage>719-722</RefPage>
        <RefTotal>Cox SR. Technology to enhance in-class discussions and student participation at a multi-campus program. Curr Pharm Teach Learn. 2019;11(7):719-722. DOI: 10.1016&#47;j.cptl.2019.03.010</RefTotal>
        <RefLink>http:&#47;&#47;dx.doi.org&#47;10.1016&#47;j.cptl.2019.03.010</RefLink>
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      <Reference refNo="2">
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        <RefTitle>False certainty in the acquisition of anatomical and physiotherapeutic knowledge</RefTitle>
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        <RefJournal>BMC Med Educ</RefJournal>
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        <RefTotal>von Hoyer J, Bientzle M, Cress U, Grosser J, Kimmerle J, Peter H. False certainty in the acquisition of anatomical and physiotherapeutic knowledge. BMC Med Educ. 2022;22(1):765. DOI: 10.1186&#47;s12909-022-03820-x</RefTotal>
        <RefLink>http:&#47;&#47;dx.doi.org&#47;10.1186&#47;s12909-022-03820-x</RefLink>
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