BEWERTUNG DER WIRKSAMKEIT EINES SCHULTERDYSTOKIE-TRAININGSPROGRAMMS, DAS MIT UMGEKEHRTEM LERNEN UNTERSTÜTZT DURCH GENERATIVE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ ENTWORFEN WURDE

Mit der fortschreitenden digitalen Transformation in der Gesundheitserziehung nimmt die Bedeutung von lernerzentrierten und technologieintegrierten Ansätzen stetig zu. Insbesondere bei der Vermittlung komplexer und unvorhersehbarer klinischer Situationen im Gesundheitswesen hat die begrenzte Wirksamkeit traditioneller Methoden zu einem wachsenden Bedarf an innovativen Ansätzen wie umgedrehtem Lernen und selbstgesteuertem Lernen geführt. Bildungsanwendungen, die durch generative künstliche Intelligenz (GKI) unterstützt werden, haben das Potenzial, den akademischen Erfolg zu steigern, indem sie den Lernprozess interaktiver gestalten. Die Forschung, die die Wirksamkeit dieser Technologien in der Bildung bewertet, bleibt jedoch begrenzt. In diesem Zusammenhang ermöglicht GKI-unterstütztes umgedrehtes Lernen den Studierenden, individualisierte Lernerfahrungen durch simulierte Klassen- oder klinische Umgebungen zu sammeln und besser auf klinische Begegnungen und spezifische klinische Fertigkeitstrainings vorbereitet zu sein. Eines der kritischen klinischen Themen, das in diesem Rahmen behandelt werden sollte, ist die Schulterdystokie. Schulterdystokie ist ein geburtshilflicher Notfall, dessen meisten Fälle unvorhersehbar und unvermeidbar sind. Dementsprechend zielt diese Studie darauf ab, die Auswirkungen eines GKI-unterstützten umgedrehten Lernansatzes, der auf das Schulterdystokie-Training angewendet wird, auf das Wissen und die selbstgesteuerten Lernfähigkeiten von Hebammenschülerinnen durch effektiven Technologieeinsatz zu bewerten.