Beteiligte Lernsysteme

Die Hauptkomponenten aller an CASEPORT beteiligten Lernsysteme sind ein Autorensystem zur Falleingabe und Wissensaufbereitung, eine Abspielkomponente (Lehr- und Lernsubsystem) zur Fallpräsentation/-bearbeitung und Fallsuche, eine Datenbasis für Falldaten, eine Wissensbasis für systematisches Wissen und eine Administrationskomponente.

Basissysteme:

CAMPUS (Univ. Heidelberg) steht für Computerunterstützte Aus- und Weiterbildung in der Medizin durch plattformunabhängige Software. Mit dem simulativen System soll der Lernende Kompetenz im medizinischen Wissensmanagement ausbilden, indem er zur Unterstützung seiner Entscheidungen einerseits Falldaten aus einer Datenbank abruft und andererseits systematisches Wissen aus digitalen Bibliotheken via Internet nutzt. Simuliert wird ein Arztzimmer, in dem der Nutzer einen virtuellen Patienten von der Anamnese über die körperliche Untersuchung bis zur endgültigen Diagnose betreut und dabei sämtliche Stationen der ärztlichen Behandlung in Form einer Diagnostik- und Therapieschleife durchläuft. Das System spielt die Rolle eines "neutralen Lehrers", das heißt, die Aktionen des Nutzers werden nicht kommentiert, sondern seine Lösungen werden mit den hinterlegten Dozentenangaben verglichen.

CASUS (Univ. München) ist ein webbasiertes Trainingssystem, mit dem Medizinstudenten und Ärzte in der Fort- und Weiterbildung beim Lösen authentischer klinischer Probleme praxisrelevantes Wissen und Behandlungsstrategien erlernen und üben können. Die multimedialen Fallinformationen werden auf Bildschirmkarten präsentiert, die eine Überprüfung des Lerneffektes durch offene oder geschlossene Fragen an den Lernenden ermöglichen. Die Lernenden werden durch Expertenkommentare unterstützt und können in einem grafischen Mindmapping-Werkzeug, dem "differentialdiagnostischen Netzwerk", ihre diagnostischen und therapeutischen Schritte dokumentieren und mit denen des Experten vergleichen. In der CASUS-Datenbank steht eine umfassende Sammlung von interaktiven Lernfällen aus verschiedenen medizinischen Fachbereichen zur Verfügung.

d3web.Train (Univ. Würzburg) ist ein wissensbasiertes Diagnosesystem, bei dem die Präsentation der Inhalte und die Bewertung der Benutzerinteraktionen mittels deklarativer Wissens- und Fallrepräsentationen und einem Wissensinterpreter erzeugt werden. Das System ermöglicht ein hohes Maß an Flexibilität und führt den Lernenden Schritt für Schritt zur Problemfeststellung und anschließend zur Lösung, indem er von Beobachtungen auf Diagnosen schließt. d3web.Train ist ein fallbasiertes, intelligentes Trainingssystem und bietet Problemlösungsmethoden für die Verarbeitung von Entscheidungsbäumen, heuristischem, fallbasiertem und überdeckendem Wissen, dem Theorem von Bayes und Bayes´schen Netzen. Darüberhinaus ist die Anbindung von Multimediadaten leicht möglich.

Docs ´n Drugs (Univ. und FH Ulm) ermöglicht eine realitätsnahe Abbildung klinischer Situationen, in denen der Lernende mit einem virtuellen Patienten interagieren und so seine Fähigkeiten in Diagnosestellung und Therapiefindung trainieren kann. Durch die interne Trennung von Falldaten, allgemeinen medizinischen Daten, didaktischen Prozessen und Medienelementen wird eine hohe Flexibilität in der Fallgestaltung erreicht.

Weitere Systeme:

Ziel von PROMETHEUS (Univ. Tübingen) ist der Aufbau einer realitätsnahen Krankenhaussimulation. Unter dem Dach dieses virtuellen Klinikums sind verschiedene Fachabteilungen mit jeweils typischen Patienten sowie eine virtuelle Multimediabibliothek zu finden. Diese bietet mit einer großen Sammlung von Texten, Tutorials, Lernprogrammen und Nachschlagewerken die Basis für den Erwerb deklarativen Wissens, welches dann durch den Anwendungsbezug in der virtuellen Klinik in Handlungswissen überführt werden soll. Der Benutzer simuliert innerhalb der virtuellen Welt des Krankenhauses mit Hilfe authentischer Patientenfälle Handlungsabläufe. Dabei soll er Diagnosen erarbeiten und klinische Vorgehensweisen erlernen.