Individual Video Training - Entwicklung einer nationalen Infrastruktur für Video-unterstütztes Lernen

Video-basiertes Lernen ist besonders effektiv, wo es um Fertigkeiten und Verhalten geht. Videoaufzeichnungen von Gesprächen, Unterrichtssituationen oder der Durchführung praktischer Tätigkeiten wie dem Nähen einer Wunde erlauben es den Ausführenden, ihren Peers und ihren Tutoren, die Qualität der Leistung zu beurteilen und Anregungen zur Verbesserung zu formulieren. Wissend um den grossen didaktischen Wert von Videoaufzeichnungen haben sich vier Pädagogische Hochschulen (Zürich, Freiburg, Thurgau, Luzern) und zwei Medizinische Fakultäten (Bern, Lausanne) zusammen getan, um eine nationale Infrastruktur für Video-unterstütztes Lernen anzustossen. Ziel was es, ein System zu entwickeln, das einfach zu bedienen ist, bei dem viele Arbeitsschritte automatisiert sind und das die Videos im Internet bereit stellt. Zusammen mit SWITCH, der nationalen IT-Support-Organisation der Schweizer Hochschulen, wurde basierend auf den vorbestehenden Technologien AAI und SWITCHcast das Programm iVT (Individual Video Training) entwickelt. Die Integration des nationalen Single Logon System AAI (Authentification and Authorization Infrastructure) erlaubt es, die Videos mit dem jeweiligen User eindeutig zu verknüpfen, so dass die Videos nur für diesen User im Internet zugänglich sind. Mit dem Podcast-System SWITCHcast können Videos automatisch ins Internet hochgeladen und bereit gestellt werden. Es wurden je ein Plugin für die Learning Management Systeme ILIAS (PH Zürich, Uni Bern) und Moodle (Uni Lausanne) entwickelt. Dank dieser Plugins werden die Videos in den jeweiligen LMS verfügbar gemacht. Der Einsatz von iVT ist beim Kommunikationstraining unserer Medizinstudierenden in Bern inzwischen Standard. Das Login gilt gleichzeitig als Beleg für das Testat. Studierende, die keine Videoaufzeichnung wünschen, können diese nach dem Login stoppen. Bis anhin ist das Betrachten der Videos freiwillig. Szenarios mit Peer Feedback sind geplant. Eine entsprechende Erweiterung des Systems um gegenseitige Annotationsmöglichkeiten besteht bereits und wird fortlaufend weiterentwickelt.

Bereitschaft zu Interprofessionellem Lernen bei Studierenden der Medizin und der Pflege

Fragestellung/Einleitung An der Universität Bern haben die Medizinstudierenden des 1. und 2. Jahres die Möglichkeit mit Pflegestudierenden zusammen ein Wahlpraktikum zu bestreiten. Hierbei stellen sich die Studierenden gegenseitig ihre Curricula vor und verbringen gemeinsam je einen Halbtag in beiden Bildungseinrichtungen. Mit dem RIPLS (readiness for Interprofessional learning scale) wollten wir die Bereitschaft der Studierenden vor und nach dem Wahlpraktikum erfassen und diese mit je einer Kontrollgruppe der beiden Studiengänge vergleichen. Methoden Als Messinstrument wählten wir die Readiness for Interprofessional Learning Scale (RIPLS). Da noch keine validierte deutsche Übersetzung der RIPLS existiert, haben wir die 19 items zu zweit übersetzt und mehrfach überarbeitet. Am Wahlpraktikum nahmen 15 Medizin- und 11 Pflegestudierende teil. Die Kontrollgruppen bestanden aus 34 Medizin- und 21 Pflegestudierenden. Die RIPLS wurden vor und unmittelbar nach dem Wahlpraktikum verteilt und eingesammelt. Ergebnisse Die Resultate der Befragung zeigen, dass sich die Antworten der Medizin- und Pflegestudierenden in der Tendenz sehr ähnlich sind. In der Regel sind alle inklusive die beiden Kontrollgruppen positiv zum interprofessionellen Lernen eingestellt. Nur bei einzelnen Items, die das Rollenverständnis der beiden Berufsgruppen betreffen, waren grössere Unterschiede erkennbar. Die Antworten vor und nach dem Wahlpraktikum unterscheiden sich nicht wesentlich. Diskussion/Schlussfolgerung Sowohl Medizin- als auch Pflegestudierende haben eine positive Haltung gegenüber interprofessionellen Lernen, unabhängig davon, ob sie sich für eine entsprechendes Wahlpraktikum gemeldet haben oder nicht. Die Teilnahme am Wahlpraktikum verändert diese Haltung jedoch nicht wesentlich. Dies kontrastiert mit den sehr positiven spontanen Rückmeldungen der Studierenden beider Studiengänge. Es stellt sich darum die Frage, ob die RIPLS das geeignete Messinstrument ist, um die Effekte eines interprofessionellen Wahlpraktikus zu erfassen. Literaturhinweise: [1] Parsell G, Bligh J. The development of a questionnaire to assess the readiness of health care students for interprofessional learning (RIPLS). Med Educ. 1999 Feb;33(2):95-100 [2] Solomon P, Salfi J. Evaluation of an interprofessional education communication skills initiative. Educ Health (Abingdon). 2011 Aug;24(2):616. Epub 2011 Jul 30.

Einkommensungleichheit in der Schweiz : was können wir aus Steuerdaten lernen?

Wie sind materielle Ressourcen in der Schweiz verteilt? Was sind Ursachen, was sind Konsequenzen? Über die tatsächliche Situation der ökonomischen Ungleichheit in der Schweiz ist überraschend wenig bekannt und bestehende empirische Befunde mitunter widersprüchlich. Die vorliegende Dissertation hat zum Ziel, zu prüfen, inwieweit sich diese Lücken mit Hilfe von Steuerdaten schliessen lassen. Nach einem Überblick über theoretische Erklärungsansätze zu Ungleichheit und Ungleichheitsentwicklung erfolgt eine Einschätzung, ob Steuerdaten einen empirischen Beitrag zu den jeweiligen theoretischen Ansätzen leisten können. Anschliessend werden Konzepte zur idealen Definition ökonomischer Ressourcen und Ungleichheit beschrieben, und es wird geprüft, ob und wie der Forscher diesem Ideal auf Basis von Schweizer Steuerdaten gerecht werden kann. Ein weiterer Teil der Dissertation besteht aus vertiefenden Fallstudien zur Ungleichheitsentwicklung in der Schweiz auf Basis kantonaler Steuerdaten, die im Rahmen des SNF-Projekts „Ungleichheit der Einkommen und Vermögen in der Schweiz“ gesammelt wurden. Ziel dieses Teils ist es, Ungleichheitsentwicklungen zu erklären. Konkret wird untersucht, ob und wie sich die demographische Entwicklung, Migrationsströme und die Entwicklung von Vermögen und Vermögenseinkünften auf die ökonomische Ungleichheit auswirken.

Public Health: Zentrale Begriffe, Disziplinen und Handlungsfelder

In diesem einführenden Kapitel lernen wir die zentralen Begriffe, Disziplinen und Handlungsfelder von Public Health kennen. Ein Blick in das 19. Jh. zeigt, dass Public Health zu Beginn überraschenderweise weniger mit der Medizin als mit dem Ingenieurwesen zu tun hatte. Die Geschichte macht auch verständlich, warum heute der englische Begriff ,Public Health‘ auch im Deutschen gebräuchlich ist. Public Health und Medizin unterscheiden sich in ihrer Sicht auf Krankheit und Gesundheit. Anders als im medizinischen Denken steht in Public Health die Entstehung von Gesundheit (Salutogenese) und nicht die Entstehung von Krankheit (Pathogenese) im Mittelpunkt. Zu den Kernthemen von Public Health gehört u. a. die gesundheitliche Ungleichheit zwischen verschiedenen Bevölkerungsgruppen, z. B. die Ungleichheit im Zusammenhang mit der sozialen Schichtzugehörigkeit und dem Geschlecht. Bei vielen Public-Health-Fragen spielen auch ethische Aspekte eine Rolle. Während in der Medizinethik die Arzt-Patient-Beziehung im Mittelpunkt steht, ist es in der Public-Health-Ethik das Verhältnis zwischen den Institutionen und den BürgerInnen. Wir schließen das Kapitel mit einem kritischen Blick auf die Public Health Genomics und ihrem Versprechen einer individualisierten Prävention. Schweizerische Lernziele: CPH 1–3, CPH 28–34

Biostatistik

Wir lesen in einem Fachartikel, dass bei einer bestimmten Therapieform von 100 Behandelten nur halb so viele versterben wie bei einer anderen Form der Therapie. Ist dieser Unterschied statistisch gut abgesichert (statistisch signifikant)? Oder ist es möglich, dass er nur auf Zufall beruht? Es könnte z. B. sein, dass in der ersten Gruppe eine Person verstarb, in der zweiten jedoch zwei. In der ersten Gruppe starben damit tatsächlich nur halb so viele Menschen wie in der zweiten Gruppe. Wie stark unterscheidet sich der Therapieerfolg bei diesen beiden Behandlungsformen nun wirklich? Mit Hilfe der Statistik versuchen wir, über numerische Informationen Antworten auf solche Fragen zu erhalten. Statistik befasst sich mit dem Sammeln, Zusammenfassen, Darstellen und Interpretieren von Daten. Biostatistik ist der Zweig der Statistik, der diese Aufgaben in der Biomedizin und in Public Health übernommen hat. Wir lernen in diesem Kapitel die Grundprinzipien zur Zähmung der Variabilität kennen, d. h. wir erfahren, wie man trotz vorhandener statistischer Unsicherheit möglichst wahrheitsgemäße Schlussfolgerungen über Populationen und Patientengruppen ziehen kann. Statistik kommt dabei nicht ganz ohne mathematische Formeln aus. Sie wird daher von Vielen oftmals als schwierig oder unangenehm angesehen. Wir versuchen hier den mathematischen Formalismus auf das Nötigste zu beschränken. Schweizerische Lernziele: CPH 13–16