Easy Tutor - KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben
Sogenannte intelligente Tutorensystem (ITS) erlauben, komplexere Aufgaben automatisiert zu korrigieren und zu bewerten. Diese vergleichen die Abgaben der Studierenden häufig mit einem Pool an Musterlösungen der Dozierenden oder basieren auf sehr vielen Regeln. Somit ist das Feedback an die Studierenden entweder eingeschränkt oder die Erstellung ist für die Dozierenden zu zeitaufwändig. Ziel des Projektes Easy Tutor KI-gestütztes intelligentes Tutorensystem zur einfachen Erstellung und automatischen Korrektur komplexer E-Learning-Aufgaben ist es, dass Studierende hilfreiches Feedback erhalten, ohne dass Dozierende einen erhöhten Aufwand haben. Erstellt wird ein selbstlernendes System, das mit der Zeit von allein immer besser darin wird, Studierenden intelligentes Feedback zu deren Lösungen zu geben an-statt lediglich auf vorgefertigtes Feedback zurückzugreifen. Darüber hinaus wird die Aufgabenerstellung für die Dozierenden vereinfacht. Mithilfe von neuen Data-Mining-Methoden und künstlicher Intelligenz werden vorliegende Studierenden-Lösungen analysiert. So soll zukünftig möglich sein, dass das System automatisch Hilfestellungen an Studierende geben kann. Zum Beispiel können richtige Studierendenabgaben, welche nicht der Musterlösung der Dozierenden entsprechen, genutzt werden, um das System selbstständig und ohne Eingriffe der Dozierenden dazulernen zu lassen.
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Implizite Vorurteile in der Medizin
Wissenschaftliche Befunde zeigen, dass implizite Vorurteile gegenüber Patient*innen, u.a. in Form von Stereotype und (geschlechtsbezogener) Diskriminierungen, die Qualität der medizinischen Behandlung negativ beeinflussen können bis hin zu fehlerhaften Diagnosen oder mangelhaften Therapien. Ärzt*innen sehen sich ebenfalls Diskriminierungen von Patient*innen und Kolleg*innen ausgesetzt, die die Arbeitszufriedenheit negativ beeinflussen können. Trotz der Bedeutsamkeit dieser Faktoren wird der Umgang mit impliziten Vorurteilen und Diskriminierung in der medizinischen Lehre bisher kaum thematisiert. Ziel dieses Projektes ist es daher, den Studierenden im Rahmen eines longitudinalen Curriculums im klinischen Abschnitt eigene implizite Vorurteile bewusst zu machen und Verhaltensweisen zu fördern, um auf diskriminierendes Verhalten von Kolleg*innen und Patient*innen adäquat reagieren zu können. Dabei werden zwei didaktische Ansätze verfolgt: (1) Patient*innenfälle, die die Grundlage diverser Lehrformate mit Simulationspersonen bilden und u.a. als Videofälle vorliegen, sollen hinsichtlich der Sichtbarmachung gesellschaftlich vorhandener Diversität überarbeitet bzw. neu entwickelt werden; (2) basierend auf dem psychologischen Nudging-Konzept sollen kleinere, aber wiederkehrende Stimuli in die Simulationen integriert werden, um implizite Vorurteile wiederholt sichtbar zu machen und Formen und Ursachen zu thematisieren. Die Wirksamkeit der Maßnahmen soll fortlaufend evaluiert werden.
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