Learning Analytics und Künstliche Intelligenz in der medizinischen Ausbildung

Im Rahmen des KI:edu.nrw-Projekts wurde die Anwendung von Learning Analytics (LA) und Künstlicher Intelligenz (KI) im Medizinstudium untersucht. Dieses Studium gilt aufgrund der umfangreichen Vorgaben von Lehr- und Prüfungsinhalten als eines der lernintensivsten Studienangebote. Im ersten Anwendungsfall sollten durch Verknüpfung universitärer Leistungsdaten Prädiktoren für das Abschneiden im zentralen Ersten Staatsexamen ermittelt werden. Misserfolge im Staatsexamen korrelierten hoch mit schwachen Klausurleistungen. In 65 von 66 Fällen wurde die Zulassung zum Staatsexamen nur durch Inanspruchnahme der abgesenkten Bestehensgrenze erzielt. Eine daraufhin beschlossene Anpassung der Bestehensgrenze für universitäre Klausuren führt seither zu einer stetigen Verbesserung des Abschneidens Bochumer Medizinstudierender. Im zweiten Anwendungsfall wurde das Klickverhalten auf der Lernplattform Moodle mit den Ergebnissen wiederholbarer formativer Multiple-Choice-Tests korreliert. Analysiert wurden zwei Kurse mit 325 und 323 teilnehmenden Studierenden. Hierbei zeigte sich konsistent, dass der Erfolg im Erstversuch negativ korreliert mit der Bearbeitungsdauer. Längere Bearbeitungszeiten scheinen ein Indikator für größere Unsicherheit zu sein. Angespornt durch die Erfolge zur Verbesserung der Staatsexamensergebnisse dank der Anwendung von Learning Analytics und der Hypothesen zur Prädiktion des Lernerfolgs wird die Medizinische Fakultät die Erforschung und Verwendung von Learning Analytics vorantreiben.