Designing virtual patient based self-study quizzes covering learning goals in clinical diagnostic sciences for undergraduate medical students - the radiology example

Autor: Wagner-Menghin, M, Szenes, V, Scharitzer, M, Pokieser, P
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: GMS Journal for Medical Education; VOL: 37; DOC91 /20201203/
Popis: Background: Diagnostic tests and examinations inform clinical decision making. Thus, an essential part of medical students' workplace-based training is dedicated to core skills in clinical diagnostic sciences. Due to a reduction of clinical internships for fifth-year students in the wake of COVID-19 learning activities replacing this aspect of training were needed.Project description: Virtual Patient online learning materials addressing clinical diagnostic sciences, specifically, radiology, were developed to prepare students for the transition to workplace-based learning. Three types of activities related to interprofessional patient treatment, showing how radiology knowledge improves the diagnosing and treatment of patients, were used to design the narrative of each virtual patient. The materials also showed students "how to learn" in the clinical workplace while showing "what to learn". Students complete relevant tasks and compare their approach with experts' approach in a self-directed way.Results: Twenty self-study quizzes, accompanied by nine interactive Webinars were developed, providing 13% of the overall available replacement learning materials for the summer term 2020. In June 2020, 486 students completed the program and collected a mean share of 16% (SD=10) of their required credits by choosing to learn with these materials. Conclusion: Developing virtual patients based on three types of clinical activities to prepare students for the transition to workplace based learning proved successful and allowed rapid development of learning materials. The presented online quiz format and webinar format showed high acceptance and interest among students. Hintergrund: Ergebnisse aus diagnostischen Tests und Untersuchungen stellen relevante Informationen für die klinische Entscheidungsfindung dar. Daher ist ein wesentlicher Teil der arbeitsplatzbasierten Ausbildung von Medizinstudierenden dem Erwerb von Kernkompetenzen in klinischen Diagnosewissenschaften gewidmet. Da COVID-19 bedingt die klinischen Praktikumsplätze für Studierende im fünften Studienjahr reduziert wurden, war es notwendig, diese Teile der Ausbildung zu ersetzen.Projektbeschreibung: Am Beispiel der Radiologie wurden online-Lernmaterialien zum Thema klinische Diagnosewissenschaften entwickelt, um Studierende durch die Arbeit mit virtuellen PatientInnen auf den Übergang zu arbeitsplatzbezogenem Lernen vorzubereiten. Zur Entwicklung der PatientInnenszenarien wurden drei für die interdisziplinäre PatientInnenbehandlung relevante Aktivitätstypen definiert. Die entwickelten Lernszenarien zeigen, was zu lernen ist und wie radiologisches Wissen die Diagnose und Behandlung von PatientInnen verbessert. Gleichzeitig zeigen die Szenarien den Studierenden, wie man am klinischen Arbeitsplatz lernt: Nach möglichst selbständiger Erledigung einer praxisrelevanten Aufgabe vergleichen Studierende die Übereinstimmung ihres Ansatzes mit einem von klinischen ExpertInnen vorgestellten Ansatz.Ergebnisse: Die entwickelten zwanzig Selbstlernquizze und neun interaktiven Webinare entsprechen 13% der für Jahr 5 insgesamt angebotenen akademischen Ersatz-Stunden für das Sommersemester 2020. Im Juni 2020 schlossen 486 Studierende das Ersatzprogramm ab und sammelten einen durchschnittlichen Anteil von 16% (SD=10) ihrer benötigten akademischen Stunden durch Teilnahme an Quizzen und/oder Webinaren. Schlussfolgerung: Der vorgestellte Ansatz, virtuelle PatientInnenszenarien zur Vorbereitung auf späteres arbeitsplatzbasiertes Lernen anhand prototypischer klinischer Aktivitätstypen zu entwickeln, kann als erfolgreich bezeichnet werden. Das aufgrund von Covid-19 sehr rasch entwickelte Online-Quiz-Format und das Webinar-Format zeigten hohe Akzeptanz und Interesse unter den Studierenden.
Databáze: OpenAIRE