26gma112 10.3205/26gma112 urn:nbn:de:0183-26gma1120 Meeting Abstract Braun Braun Ralf R

Danube Private University, Studiengangleitung Bachelor Humanmedizin, Department Humanmedizin, Krems, Österreich

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 112 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) P-01 Poster: KI-gestütztes Lehren und Lernen I Dresden 20260917 20260919 P-0112 TextProblembeschreibung/Zielsetzung: Studierende der Humanmedizin stehen in der vorklinischen Phase vor Herausforderungen wie großem Stoffumfang, schwer verständlichen Unterrichtsunterlagen und fehlenden Ansprechpersonen im Lernprozess. Künstliche Intelligenz (KI) bietet Potenzial, diese Hürden durch individualisierte Lernunterstützung zu adressieren. An der Danube Private University (DPU) in Krems wurde untersucht, wie KI-Tools systematisch in die vorklinische Lehre integriert werden können und welchen Mehrwert fachspezifische GPT-Tutoren sowie gezieltes Prompt-Training für Studierende bieten.Projektbeschreibung/Evaluationsmethoden: Im ersten Schritt werden fachspezifischer GPT-Tutoren (Customized GPTs) in ausgewählten vorklinischen Modulen (u.a. Biologie und Biochemie) entwickelt. Die Tutoren erhielten spezifische Anweisungen und wurden mit Vorlesungsunterlagen gespeist. Um eine optimale Anwendung zu erreichen, werden Studierende in Prompt-Trainings geschult.Ergebnisse: Etwa zwei Drittel der Studierenden nutzen die GPT-Tutoren regelmäßig, vorwiegend zur Prüfungsvorbereitung. Die Mehrheit bewertet sie als sinnvolle Ergänzung. Dozierende betrachten die Tutoren als Ergänzung, betonen aber, dass sie personenbezogenen Unterricht nicht ersetzen. Die Qualität KI-assistierter Inhalte war sehr variabel und abhängig von Anwender*in und dem Unterrichtsmaterial.Diskussion: Fachspezifische GPT-Tutoren stellen eine niedrigschwellige und gut angenommene Lernunterstützung dar, die individuelle Sprachbarrieren abbauen und flexible Lernpfade ermöglichen kann. Die variable Qualität KI-generierter Inhalte unterstreicht die Notwendigkeit systematischen Trainings im Umgang mit KI-Tools. Als zentrale Optimierungsmaßnahmen werden die Integration von KI-Expert*innen in die Curriculumsentwicklung und die stärkere Einbettung der Tutoren in die Unterrichtsphase durch klare Aufgabenstellungen identifiziert.Take-Home-Messages: Fachspezifische GPT-Tutoren werden von Studierenden als sinnvolle Ergänzung der vorklinischen Lehre wahrgenommen, ersetzen jedoch nicht den Unterricht. Gezieltes Prompt-Training ist notwendig, um die Qualität KI-assistierter Lernergebnisse zu sichern. Die systematische Einbindung von KI-Expert*innen fördert eine nachhaltige KI-Integration in der medizinischen Ausbildung. 0 0 0 0