Education & Applied Research on Soundscapes
Lärm zählt weltweit zu den größten umweltbedingten Gesundheitsrisiken und kann die Lebensqualität erheblich beeinträchtigen. Aufgrund begrenzter Erfolge des klassischen Lärmschutzes, nimmt das Interesse an neuen Ansätzen zur nachhaltigen Verbesserung der Geräuschumgebung zu. Der integrative Ansatz des Soundscape verfolgt eine positivistische Sichtweise und hat das Potenzial Lücken des konventionellen Lärmschutzes zu schließen, da co-kreativ und partizipativ ortsspezifische Lösungen entwickelt werden. In der akademischen Wissensvermittlung ist es wichtig, akustisch-ökologische Ansätze in angewandten und praxisnahen Formaten nahezubringen, die es Studierenden ermöglichen, sich eigenständig mit Aspekten der nachhaltigen Stadtentwicklung zu beschäftigen. Im Lehrprojekt Education & Applied Research on Soundscape (EARS) sollen Studierende interdisziplinär lokale, aktuelle Themen des Lärm- und Umweltschutzes bearbeiten und in Projekten strategische Lösungen entwickeln. Dabei sollen Partizipationsverfahren genutzt und mit Stakeholdern kommuniziert werden. Neben der fachlichen Arbeit werden Themen wie Netzwerkarbeit, institutionsübergreifender Austausch und Moderation bei Interessenskonflikten behandelt. Das Lehrprojekt EARS befähigt Studierende auf Basis projektorientierten Lernens Lösungen für die Berliner Stadtentwicklung abzuleiten und zu vermitteln. Die Ergebnisse werden anschließend in einer Ausstellung präsentiert.
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Module zur Arzt-Patienten-Kommunikation
Das Projekt zielt darauf ab, die Arzt-Patienten-Kommunikation an der Universitätsmedizin durch innovative Lernmodule mit Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Es adressiert insbesondere nichtmuttersprachliche Studierende. Hierfür werden speziell auf diese Bedürfnisse angepasste Lernmodule mit KI basierten Interaktionen in Form von Chatbots entwickelt, die die Kompetenzen der Studierenden im Kontext der Arzt-Patienten-Kommunikation sowie des Arzt-Arzt-Gesprächs fördern und sie somit auf das Praktische Jahr und den Berufseinstieg vorbereiten. Die Lernmodule werden in einem innovativen und dank der KI besonders interaktiven Lernmanagementsystem installiert und adressieren empathisches Verhalten, Schmerzabfrage, Verständnis von Symptomen und Aussagen sowie Dokumentation. Thematisiert werden in diesem Rahmen u. a. Arztbriefe, Nachtdienst-Protokolle, Anamnesegespräche, Patientenvorstellungen und deren Aufklärung sowie Interaktion mit dem Klinikpersonal. Der Lernprozess wird durch den Einsatz von generativen KI-Anwendungen wie ChatGPT maximal optimiert. Die Chatbots (virtueller Tutor) werden den Lernenden Empfehlungen, Erklärungen und Zusatzinformationen bereitstellen. Für einen personalisierten Lernprozess werden KI-Systeme auch passgenaue Feedbacks in Echtzeit geben und die Kompetenzen bewerten. Eine regelmäßige Lernstandserfassung ermöglicht zeitnahe Anpassungen durch kontinuierliche Wirkungsüberprüfung, die durch finale Erhebung und Evaluation ergänzt wird.
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