25gma283 10.3205/25gma283 urn:nbn:de:0183-25gma2830 Meeting Abstract Kurpat Kurpat Rahel R

Ruhr-Universität Bochum, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland

author Joswig Joswig Matthias M

Ruhr-Universität Bochum, Zentrum für Digitales Lehren und Lernen in der Medizin, Bochum, Deutschland

author Issing Issing Adrian A

Ruhr-Universität Bochum, Zentrum für Digitales Lehren und Lernen in der Medizin, Bochum, Deutschland

author Schäfer Schäfer Thorsten T

Ruhr-Universität Bochum, Zentrum für Medizinische Lehre, Bochum, Deutschland Ruhr-Universität Bochum, Zentrum für Digitales Lehren und Lernen in der Medizin, Bochum, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20250908 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). M0626 283 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) P-10 eTeaching / eLearning 2 Düsseldorf 20250908 20250910 P-10-07 TextFragestellung/Zielsetzung: Mit der zunehmenden Integration von KI in die Medizin steht auch die medizinische Lehre vor neuen Herausforderungen und Chancen. Im Wintersemester 2024/25 bot das Zentrum für Medizinische Lehre der Ruhr-Universität Bochum zum ersten Mal den Workshop „Generative KI in der medizinischen Lehre“ an. Die Teilnehmenden sollten lernen, effektive Prompts zu formulieren, generative KI in Lehr- und Prüfungsprozessen anzuwenden und deren Grenzen zu reflektieren. Im Nachhinein wurde untersucht, ob die Ziele erreicht wurden und wie sich die Einstellung der Teilnehmenden gegenüber generativer KI verändert hatte. Zudem wurde analysiert, in welchen Bereichen sie generative KI einsetzten und welche neuen Lehransätze sie entwickelten.Methoden: Am Ende des Workshops füllten die Teilnehmenden (n=9) einen digitalen Evaluationsbogen aus. Acht Wochen später erhielten sie einen weiteren Fragebogen, den sie (n=8) innerhalb von zwei Wochen beantworteten. Beide Fragebögen enthielten Likert-Skalen (1=sehr gut bzw. trifft sehr zu – 6=sehr schlecht bzw. trifft gar nicht zu) und offene Fragen zur Erfassung quantitativer und qualitativer Daten.Ergebnisse: Die Evaluation zeigte eine hohe Zufriedenheit (mw=1,2) und eine weitreichende Erreichung der Lernziele (mw=1,4). Die Einstellung gegenüber generativer KI verbesserte sich deutlich (mw von 3 auf 1,6). Die Nutzungshäufigkeit variierte mit einem Durchschnittswert von 2,9. Die Mehrheit (87,5%) nutzt generative KI zur Lehrvorbereitung, während weniger sie für die Durchführung der Lehre (37,5%) und die Erstellung von Prüfungen (25%) verwenden. Keine/r der Teilnehmenden verwendet sie zur Bewertung von Prüfungen. Mehr als die Hälfte (62,5%) entwickelte neue Lehransätze (z.B. die Simulation von Physikumsfragen oder Gliederungsvorschläge für Seminare) und 75% beobachteten Veränderungen in der Lehrvorbereitung (insbesondere Zeitersparnis und zusätzliche Ideen). Die Einschätzung des Nutzens für die eigene Lehrtätigkeit sank von 1,3 auf 2,3, während die Weiterempfehlungsquote von 1,4 auf 1,3 (Likert-Skala von 1-11) stieg.Diskussion: Die Evaluation des medizindidaktischen Workshops zeigt eine hohe Zufriedenheit und eine signifikant verbesserte Einstellung der Teilnehmenden gegenüber dem Einsatz generativer KI in der medizinischen Lehre, zudem eine Erweiterung der Fähigkeiten in diesem Bereich und Veränderungen in der Lehrvorbereitung. Die gesunkene Einschätzung des direkten Nutzens deutet darauf hin, dass die anfänglichen Erwartungen der Teilnehmenden zu hoch waren und im Verlauf kritischer hinterfragt wurden. Dennoch wird die Maßnahme insgesamt als empfehlenswert bewertet. 0 0 0 0