26gma243 10.3205/26gma243 urn:nbn:de:0183-26gma2430 Meeting Abstract Hirsch Hirsch Noah-David ND

LMU München, LMU Klinikum, Medizinische Klinik und Poliklinik IV, München, Deutschland LMU München, LMU Klinikum, Institut für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin, München, Deutschland

author Schneiderbauer Schneiderbauer Paul P

LMU München, LMU Klinikum, Institut für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin, München, Deutschland LMU München, Department für Psychologie, München, Deutschland

author Küçükakyüz Küçükakyüz Su Mevsim SM

TU München, TUM School of Social Sciences and Technology, München, Deutschland

author Fischer Fischer Martin R. MR

LMU München, LMU Klinikum, Institut für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin, München, Deutschland

author Bannert Bannert Maria M

TU München, TUM School of Social Sciences and Technology, München, Deutschland

author Fischer Fischer Frank F

LMU München, Department für Psychologie, München, Deutschland

author Schmidmaier Schmidmaier Ralf R

LMU München, LMU Klinikum, Medizinische Klinik und Poliklinik IV, München, Deutschland

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 243 Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) SYM-214 Personalisierung, künstliche Intelligenz und ärztlicher Blick: Einblicke in die Entwicklung innovativer digitaler Lernumgebungen für die medizinische Ausbildung Dresden 20260917 20260919 SYM-21402 TextHintergrund: Der NKLM 2.0 [https://nklm.de/zend/menu] definiert die stationäre Patientenbetreuung als zentrale Entrustable Professional Activity (EPA). Ein wichtiger Teilaspekt ist die interprofessionelle Therapie- bzw. Interventionsplanung. Die gezielte Förderung dieser kollaborativen Interventions-Reasoning-Kompetenzen ist bislang jedoch kaum untersucht oder operationalisiert worden . Gleichzeitig gilt simulationsbasiertes Lernen als vielversprechender Ansatz zur Förderung klinischer Handlungskompetenz , erfordert jedoch angesichts heterogener Lernvoraussetzungen personalisierte Lernumgebungen .Im Rahmen des DFG-Transregio SHARP (TRR 419) wurde daher eine personalisierte digitale Simulation entwickelt, um kollaborative Interventionsplanung messbar zu machen und durch schrittweise angepasste Lernunterstützung (Scaffolding) zu fördern.Methoden: Als zentrale Entscheidungssituation der klinischen Versorgung wird der interprofessionelle Austausch vor dem Patientenzimmer während der Visite in einer digitalen Lernumgebung modelliert. Lernende übernehmen die ärztliche Rolle, während ein KI-basierter Agent die pflegerische Perspektive repräsentiert und entsprechende Einschätzungen sowie Reaktionen in die Entscheidungsfindung einbringt.Ergebnisse: Es wird gezeigt, wie theoriegeleitete kognitive Aktivitäten zur Auswahl und Implementierung therapeutischer Maßnahmen sowie soziale Aktivitäten des kollaborativen Austauschs in einer digitalen Lernumgebung abgebildet werden können, in der Informationen integriert, Therapieziele abgestimmt und Maßnahmen festgelegt werden. Um die Lernumgebung individuell an die Anforderungen der Lernenden anzupassen, wird sie durch verschiedene Unterstützungsmaßnahmen modifiziert. Demonstriert wird die Umsetzung in der Simulation durch Variation der Fallkomplexität (sog. Representational Scaffolding) sowie durch variabel strukturierte Kollaborationsskripte (Lernprozess-Scaffolding).Diskussion: Das Projekt operationalisiert kollaboratives Intervention Reasoning in einer digitalen Simulation, indem strukturierte Interventionsplanung und interprofessionelles Arbeiten mit personalisierten Scaffolding-Strategien verknüpft werden. Damit trägt das Projekt zur Modellierung dieses bislang kaum untersuchten Kompetenzbereichs bei und stellt zugleich ein individuelles Mess- und Förderinstrument im Kontext des simulationsbasierten Lernens bereit. KI-basierte Agenten ermöglichen dabei die Einbindung interprofessioneller Perspektiven und unterstützen eine skalierbare Umsetzung authentischer Visitensituationen. Zukünftige Studien werden unterschiedliche Personalisierungsansätze und den Transfer in realitätsnahe Human-to-Human-Rollenspiele untersuchen.Take-Home-Message: Das Projekt präsentiert eine personalisierte digitale Lernumgebungen im Bereich Intervention Reasoning und zeigt die didaktische sowie technische Umsetzung von Scaffolding-Mechanismen zur Ableitung evidenzbasierter Gestaltungsprinzipien für personalisierte Simulationen. Richters C Schmidmaier R Popov V Schredelseker J Fischer F Fischer MR Intervention skills - a neglected field of research in medical education and beyond 2024 GMS J Med Educ Doc48 Richters C, Schmidmaier R, Popov V, Schredelseker J, Fischer F, Fischer MR. Intervention skills - a neglected field of research in medical education and beyond. GMS J Med Educ. 2024;41(4):Doc48. DOI: 10.3205/zma001703 https://doi.org/10.3205/zma001703 Cook DA How much evidence does it take? A cumulative meta-analysis of outcomes of simulation-based education 2014 Med Educ 750-760 Cook DA. How much evidence does it take? A cumulative meta-analysis of outcomes of simulation-based education. Med Educ. 2014;48(8):750-760. DOI: 10.1111/medu.12473 https://doi.org/10.1111/medu.12473 Chernikova O Sommerhoff D Stadler M Holzberger D Nickl M Seidel T Kasneci E Küchemann S Kuhn J Fischer F Heitzmann N Personalization through adaptivity or adaptability? A meta-analysis on simulation-based learning in higher education 2025 Educ Res Rev 100662 Chernikova O, Sommerhoff D, Stadler M, Holzberger D, Nickl M, Seidel T, Kasneci E, Küchemann S, Kuhn J, Fischer F, Heitzmann N. Personalization through adaptivity or adaptability? A meta-analysis on simulation-based learning in higher education. Educ Res Rev. 2025;46:100662. DOI: 10.1016/j.edurev.2024.100662 https://doi.org/10.1016/j.edurev.2024.100662 0 0 0 0