Ralf J. Braun, Kyung-Eun (Anna) Choi, Sebastian Fitzek, Birgit Pohn, Lars Mehnen, Sepideh Hatamikia

In der vorklinischen medizinischen Ausbildung werden die Studierenden in den verschiedenen Fächern mit einer überwältigenden Stofffülle konfrontiert. Diese Menge sinnvoll zu verarbeiten, stellt für die Studierenden eine große Herausforderung dar und wird auf sehr unterschiedliche Weise und mit sehr unterschiedlichem Erfolg bewältigt. In klassischen Lehrformaten können Lehrende nur bedingt auf die individuellen Bedürfnisse der Studierenden eingehen. Die Integration von ChatGPT und ähnlichen KI-Tools in die medizinische Ausbildung hat bei angemessener Anwendung das Potenzial, den individuellen Lernerfolg der Studierenden zu verbessern. Derzeit werden an der Danube Private University in den ersten Modulen des vorklinischen Bachelorstudiums fachspezifische GPTs eingesetzt, die auf die in auf die den Studierenden bereitgestellten Lehrmaterialien zurückgreifen können. Diese maßgeschneiderten GPTs werden von Studierenden eingesetzt. Der Einsatz wird von Lehrenden begleitet, um deren Nutzen und Grenzen zu ermitteln. Ein wichtiger Aspekt ist das Prompt-Training, bei dem die Studierenden lernen, präzise Eingaben zu formulieren, um optimale Antworten zu erhalten. Das Zusammenfassen von hierfür geeigneten Lehrmaterialien wird exemplarisch geübt, um die Stofffülle sinnvoll und verständlich zu verarbeiten. Der Erfahrungsaustausch der Fachdozierenden mit internen KI-Expert*innen sowie mit Kooperationspartner*innen an anderen Hochschulen und Fachhochschulen spielt eine wichtige Rolle, um verschiedene Perspektiven und Best Practices zu sammeln. Der Einsatz von fachspezifischen GPTs wird von Studierenden und Dozierenden evaluiert und mit Leistungsoutcomes korreliert. Bei positiven Resultaten sollen in weiteren Fächern maßgeschneiderte KI-Tools eingesetzt werden. Dazu wird der Erfahrungsaustausch zwischen den Dozierenden durch die Studiengangleitung in moderierten Fokusgruppen gefördert. Durch die kontinuierliche Evaluierung und Anpassung der KI-gestützten Lehrmethoden wird ein dynamischer Lernprozess angestrebt, der die vorklinische Ausbildung in der Humanmedizin nachhaltig unterstützen und bei der Weiterentwicklung des Curriculums helfen soll.