gms | German Medical Science

Um Patienten umfassend versorgen zu können, sind diagnostische Kompetenzen bei Ärzten und bei Pflegenden notwendig. Diagnosekompetenz ist schwer zu erwerben. Deutlich wird dies am Anteil der Fehldiagnosen [1] sowie in der universitären Praxis [2]. Studierende der Medizin zeigen, selbst in einem fortgeschrittenen Studienabschnitt, große Probleme bei der Diagnosestellung. Das Defizit liegt primär im Bereich des Handlungswissens. Daher ist bereits in der Ausbildung eine gezielte Förderung von diagnostischer Kompetenz erforderlich. In diesem Projekt wird untersucht, wie diagnostische Kompetenz von angehenden Medizinern und Pflegenden in einer computerbasierten Lernumgebung gefördert werden kann.

Studien in der Medizin berichten vom erfolgreichen Einsatz von Lösungsbeispielen mit integrierten Fehlern zur Förderung von Diagnosekompetenz [3]. In diesen stellt ein Modelllerner eine Diagnose und macht während dieses Prozesses Fehler. Eine intensivere Verarbeitung der Fehler hatte dabei positive Effekte. Zusätzliche Hinweise (sog. Prompts) können zu intensiver Verarbeitung anregen [4]. Ausführliches Feedback war hier von den Lernenden nicht in jedem Schritt gewünscht und führte zu oberflächlicher Verarbeitung. Eine adaptierbare instruktionale Erklärung könnte dem entgegen wirken. Ausgehend von diesen Überlegungen wurde untersucht, ob Prompts (P) und adaptierbares Feedback (AF) einen positiven Effekt auf den Diagnosekompetenzerwerb haben. Dazu bearbeiteten Lerner fehlerhafte Lösungsbeispiele in einer computerbasierten Lernumgebung CASUS. Lernende aus der Medizin und Pflege wurden jeweils einer der vier Bedingung zugeteilt: mit/ohne P und mit/ohne AF.

Jeweils drei fehlerhafte Lösungsbeispiele wurden entwickelt und in CASUS implementiert. Die Lernenden werden dabei aufgefordert, sich in einen Famulanten bzw. in einen Pflegeschüler hineinzuversetzen, der während der Arbeit mit den Patienten diagnostische Fehler macht. In der Bedingung P werden die Lernenden aufgefordert, die Fehler zu analysieren. Von einem fiktiven erfahrenen Arzt oder einer fiktiven erfahrenen Pflegeperson wird Feedback angeboten. In der Bedingung AF können die Lernenden das Level des Feedbacks an ihren Wissensbedarf anpassen. Vor, während und nach dem Lernprozess wurden verschiedene Wissenstests durchgeführt sowie weitere personale und Prozessvariablen erfasst.

Die Erhebung mit 152 Auszubildenden der Pflege ist bereits abgeschlossen und die Daten werden derzeit ausgewertet. Die Erhebung in der Medizin wird bis 06.13 andauern und ebenfalls ca. 150 Personen umfassen. Die Ergebnisse können im 09.13 präsentiert werden. Das vorliegende Projekt kann so einen Beitrag zum Erkenntnisgewinn im Bereich der Förderung von diagnostischer Kompetenz in der Medizin und in der Pflege leisten.