Chairs: Carolin Herrmann and Maren Vens
How to enhance gameful learning in the STEM subjects
Amir Madany Mamlouk
Institute for Neuro- and Biocomputing, University of Lübeck, Germany
Playing games is fun, learning should actually be just as much fun. But at universities – in the STEM subjects in particular – it’s usually not fun at all. On the contrary, many students drop out of their studies because they are not up to the requirements and cannot close existing gaps in knowledge. Others get sick in their studies because they are not up to the demands. In this lecture, I would like to raise awareness of the fact that our current study system often runs counter to all the principles of a successful game design. Furthermore, I would like to tell you in this talk about my own efforts to correct this systemic misalignment between learning at universities and gameful learning. Over the last few years, we have developed a multiple award-winning experience points-based assessment system (XPerts – From Zero to Hero) and systematically evaluated it in practice using a lecture on bioinformatics. I will illustrate this with a few examples and offer suggestions on how you can already achieve a fundamental change in the teaching and learning culture in your own courses, even with the smallest of changes.
Herausforderungen der Online-Lehre und was wir gelernt haben – am Beispiel des Masterstudiengangs Medical Biometry/Biostatistics und Zertifikats Medical Data Science der Universität Heidelberg
Marietta Kirchner, Regina Krisam, Meinhard Kieser
Institute of Medical Biometry and Informatics, Heidelberg University, Germany
Am Institut für Medizinische Biometrie und Informatik der Universität Heidelberg wird seit 2006 der weiterbildende Masterstudiengang Medical Biometry/ Biostatistics und seit 2019 das Zertifikat Medical Data Science angeboten. Beide Programme sind berufsbegleitend, deren Lehrveranstaltungen in Blockkursen an 3 aufeinander folgenden Tagen mit mehreren 90-minütigen Einheiten stattfinden. Als im März 2020 aufgrund der COVID-19 Pandemie alle Präsenzlehrveranstaltungen der Universität Heidelberg mit sofortiger Wirkung eingestellt wurden, erforderte dies eine schnelle Umorganisation der laufenden und anstehenden Kurse, um den Studienbetrieb erfolgreich aufrecht zu erhalten. Die Universität Heidelberg stellte ein Online Curriculum bereit, welches fortlaufend angepasst wurde, sowie ein Videokonferenzsystem für synchrone Lehrveranstaltungen.
Die abrupte Unterbrechung und der schnelle Umstieg auf Online-Lehre führten zu neuen Herausforderungen, bei denen das Zurückgreifen auf bewährte Vorgehensweisen nicht gegeben war. Die praktischen Programmier-Einheiten in R und die Block-Gestaltung stellten hierbei zusätzliche Herausforderungen dar, sowohl für die Teilnehmer als auch für die Dozenten. Auch wenn das Angebot an Online Lehrveranstaltungen in den letzten Jahren stetig zugenommen hat, ist nicht umfassend untersucht, ob dies einen vergleichbaren Wert wie der traditionelle Präsenzunterricht hat und welche Voraussetzungen geschaffen werden müssen für eine erfolgreiche Lehr-/Lernsituation. Richtig umgesetzt kann Online-Lehre zu einer Leistungsverbesserung bei den Studierenden führen (Shah, 2016).
Doch was macht gute Online-Lehre aus? Gelungene Online-Lehrveranstaltungen nutzen die Vorteile der verwendeten Online-Tools aus und fördern die Kommunikation zwischen den Dozenten und Studenten (Oliver, 1999). Das zur Verfügung gestellte Videokonferenzsystem bietet verschiedene Strategien an, um eine fruchtbare Online-Lernumgebungen zu schaffen. Einführungen in die Verwendung des Videokonferenzsystem enthielten Empfehlungen zum Einsatz des Systems und zur Förderung und Gestaltung der Interaktion mit den Studierenden.
Im Vortrag wird dargestellt, welche Herausforderungen und Chancen aus Sicht der Organisatoren der Studienprogramme und der Lehrenden aufgetreten sind. Die Sicht der Lernenden wird dargestellt basierend auf durchgeführten Evaluationen und ausführlichem Feedback aus Gesprächen und E-Mails. Es werden die Erfahrungen aus zwei Semestern Online-Lehre präsentiert mit dem Fokus auf „Was haben wir gemacht, um eine erfolgreiche Vermittlung der Inhalte zu gewährleisten?“ und „Was haben wir für zukünftige Lehrveranstaltungen gelernt – Präsenz oder Online?“.
Referenzen:
R. Oliver (1999). Exploring strategies for online teaching and learning. Distance Education, 20:240-254. DOI: 10.1080/0158791990200205
D. Shah (2016). Online education: should we take it seriously? Climacteric, 19:3-6, DOI: 10.3109/13697137.2015.1115314
The iBikE Smart Learner: evaluation of an interactive web-based learning tool to specifically address statistical misconceptions
Sophie K. Piper1,2, Ralph Schilling1,2, Oliver Schweizerhof1,2, Anne Pohrt1,2, Dörte Huscher1,2, Uwe Schöneberg1,2, Eike Middell3, Ulrike Grittner1,2
1Institute of Biometry and Clinical Epidemiology, Charité – Universitätsmedizin Berlin, Charitéplatz 1, D-10117 Berlin, Germany; 2Berlin Institute of Health (BIH), Anna-Louisa-Karsch Str. 2, 10178 Berlin, Germany; 3Dr. Eike Middell, Moosdorfstr. 4, 12435 Berlin
Background
Statistics is often an unpopular subject for medical students and researchers. However, methodological skills are essential for the correct interpretation of research results and thus for the quality of research in general. Understanding statistical concepts in particular plays a central role. In standard medical training, relatively little attention is paid to the development of these competencies, so that researching physicians (from students to professors) often have deficits and misconceptions.
The most typical example is the incorrect interpretation of the p-value. Misconceptions lead to misinterpretations of what statistics can do and where certain methods reach their limits. Therefore, methods are misused and/or results are misinterpreted, which in turn can have consequences for further research and ultimately for patients.
Methods
We developed a learning tool called the „iBikE-Smart Learner“ – an interactive, web-based teaching program similar to the AMBOSS learning software for medical students. It is designed to address common misconceptions in statistics in a targeted (modular) manner and provides teaching elements adapted to the individual knowledge and demand of the user.
Specifically, we were able to complete the first module „Statistical misconceptions about the p-value“. This module consists of a self-contained set of multiple-choice questions directly addressing common misconceptions about the p-value based on typical examples in medical Research. A first (beta) version of the „iBikE-Smart Learner“ was already available at the end of October 2019 and has been tested internally by experienced staff members of our institute.
In November 2020, we started a randomized controlled trial among researchers at the Charité to evaluate this first module. We plan to recruit 100 participants. Primary outcome is the overall performance rate which will be compared between users randomized to the full version of the tool and those randomized to the control version that has all teaching features turned off. Additionally, self-reported statistical literacy before and after using the tool as well as a subjective evaluation of the tools’ usefulness were assessed.
Results
Until submission of this abstract, 30 participants have been recruited for the ongoing randomized controlled evaluation study. We plan to promote the iBikE-Smart Learner and show results of the evaluation study at the Charité.
Conclusions
We developed and evaluated a first module of the “iBikE-Smart Learner” as a web-based teaching tool addressing common misconceptions about the p-value.
Der Lernzielkatalog Medizinische Biometrie für das Studium der Humanmedizin
Ursula Berger1, Carolin Herrmann2
1LMU München, Germany; 2Charité – Universitätsmedizin Berlin, Germany
Der Lernzielkatalog Medizinische Biometrie für das Studium der Humanmedizin umfasst zentrale biometrische Begriffe, Kennzahlen, Konzepte und Methoden sowie Fertigkeiten, die Medizinstudierenden ein Grundverständnis für Biometrie und Datenanalyse vermitteln. Er soll die Planung von Lehrangeboten zur Medizinischen Biometrie im Studium der Humanmedizin erleichtern und Studierenden eine Orientierungshilfe bieten.
Der Lernzielkatalog listet die verschiedenen Lernthemen nach Oberthemen zusammengefasst auf. Zu jedem Lernthema werden die geforderten Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kenntnisse der Studierenden durch Verben beschrieben, die auch den Wissensgrad bzw. die Ebene der Lernziele widerspiegelt. Zusätzlich wurden die Lernthemen mit Anmerkungen und Hinweisen für die Lehrenden ergänzt. Bei der Erstellung der Lernthemen wurde der neue Nationale Kompetenzbasierte Lernzielkatalog Medizin NKLM 2.0 im aktuell verfügbaren Entwicklungsstadium (11.2020) berücksichtigt. Der Lernzielkatalog gibt keine Abfolge und keinen zeitlichen Rahmen für ein Curriculum vor und kann daher flexibel in unterschiedlich strukturierten Curricula und unterschiedlichen Typen von Studiengängen der Humanmedizin angewendet werden.
Die Erstellung des Lernzielkatalogs wurde von der gemeinsamen Arbeitsgruppe Lehre und Didaktik der Biometrie der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) und der Internationalen Biometrischen Gesellschaft der Deutschen Region (IBS-DR) koordiniert. Dazu wurden in 2020 mehrere Workshops ausgerichtet, in welchen unter der Mitwirkung vieler Fachkolleg*innen eine erste Version erarbeitet werden konnte, die im Dezember 2020 der Fachöffentlichkeit zur Kommentierung vorgestellt wurde (send-to: LZK-Biometrie@charite.de). Der Lernzielkatalog Medizinische Biometrie für das Studium der Humanmedizin soll nun, nach Ender der Kommentierungsphase, in seiner überarbeiteten Version vorgestellt werden.
Statistical humor in classroom: Jokes and cartoons for significant fun with relevant effect
Annette Aigner
Charité Universitätsmedizin Berlin, Germany
Small talk with a statistician: Q: „What’s your relationship with your parents? A: „1:2“
Such and similar, short or long jokes, but also cartoons and other humorous means not only amuse statisticians, but also create an easy, positive access for students to a subject generally perceived as difficult, such as statistics.
This article aims to highlight the relevance and positive effects of humor in teaching in general, but especially of easy-to-use materials such as jokes and cartoons. Hints and suggestions for their proper use are given, but of course there are no limits to their implementation in the classroom. In addition, the article contains a collection of freely available online resources that can be used immediately in the statistics classroom and in which everyone can find materials suitable for the specific teaching situation. As a exemplary application, materials for use in an introductory session on linear regression are shown and the author’s personal experiences are briefly summarized.
As statisticians, we know that statistics is fun – now we should also convey this to students, why not with the help of jokes and cartoons?