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Der Tagungsband der Teaching Trends 2018 bietet allen Leser*innen spannende Einblicke in Präsenzhochschulen, die in geschickten Szenarien verschiedene digitale Medien für den Kompetenzerwerb ihrer Studierenden nutzen. In einer breiten Sicht auf die Digitalisierung beschäftigen sich die Tagungsbeiträge mit neuen Lernformaten wie Blended Learning und Inverted Classroom, deren aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen in DSGVO und Urheberrecht und technischen Grundlagen, z.B. in Augmented / Virtual Reality oder Audience Response. Darüber hinaus jedoch kommen übergreifende Strategien und Entwicklungskonzepte zu Wort, die die Hochschule in eine digitale Zukunft führen. In allen Bereichen berichteten die Vortragenden sowohl direkt aus ihrer Lehrpraxis als auch aus der begleitenden Forschung. Zur Abrundung der Tagung haben die Herausgeber*innen das einleitende Streitgespräch zur Bedeutung der digitalen Transformation für Universitäten, die Podiumsdiskussion zu Herausforderungen, die sich daraus für das Studium ergeben, sowie eine Keynote zur Architektur von Lernräumen zu Papier gebracht.
Praktische Übungen anhand von Programmieraufgaben sind ein gängiger und zentraler Bestandteil der Programmierausbildung in der Informatik und verwandten Fächern. Die manuelle Korrektur von Lösungen zu Programmieraufgaben ist jedoch zeitaufwändig und nicht immer einfach. Gerade in Szenarien, die auf sogenanntes „formatives Assessment“ setzen, ist jedoch ein zeitnahes Feedback zumindest zu den wesentlichen Aspekten einer Lösung sehr wünschenswert. In diesem – aber auch in weiteren Szenarien – kann eine automatisierte Bewertung der Lösungen von Programmieraufgaben einen wertvollen Beitrag zur Verbesserung der Lehre leisten. Darüber hinaus ermöglichen geeignete Systeme eine Darstellung des Lernfortschritts, halten Lernende durch regelmäßig bewertete Übungsaufgaben zur kontinuierlichen Mitarbeit an und unterstützen Lehrende durch einen Überblick über Lernfortschritte und Lernhürden einzelner Studierender und der gesamten Gruppe bei der Planung und Ausrichtung ihrer Lehre.
Dieses Buch richtet sich an Lehrende an Hochschulen, Schulen und anderen Ausbildungseinrichtungen, an Hochschuldidaktiker mit Bezug zur Programmierausbildung und an Informatiker, die mit der Entwicklung oder Integration von Systemen zur automatischen Programmbewertung beschäftigt sind. Die Ziele dieses Buches sind zum einen, Lehrenden die praktische Relevanz und Tauglichkeit automatisierter Programmbewertung aufzuzeigen und damit den Einsatz automatischer Programmbewertung durch die Darstellung erfolgreicher Ansätze zu fördern. Zum anderen soll dem Thema der automatisierten Programmbewertung ein größerer Bekanntheitsgrad in der Fachöffentlichkeit verschafft und Arbeitsergebnisse aus Forschungs- und Praxisprojekten einem größeren Anwenderkreis präsentiert werden.
In der medizinischen Forschung nimmt die Bedeutung, langfristigen Zugriff auf hochqualitative medizinische Daten zu erhalten, stetig zu. Aus wissenschaftlicher, ethischer und besonders auch aus rechtlicher Sicht darf die Privatheit betroffener Individuen dabei nicht verletzt werden.
In dieser Masterarbeit wurde ein synthetischer Datensatz erzeugt, der sowohl auf die Kriterien einer guten Datenqualität als auch das Offenlegungsrisiko geprüft wurde. Im Rahmen einer Literaturrecherche wurden zunächst Methoden zur Erzeugung synthetischer Daten, Evaluierungstechniken zur Prüfung der Datenqualität synthetischer Daten und Anonymisierungstechniken ermittelt und zusammengetragen. Mit einem Teildatensatz des MIMIC-III-Datensatzes wurde anschließend mit dem Tool DataSynthesizer ein neuer Datensatz synthetisiert.
Die beiden Datensätze wurden mittels Kolmogorov-Smirnow-Test, Kullback-Leibler-Divergenz und der Paarweisen-Korrelations-Differenz verglichen. Für die kategorischen Attribute konnte eine deutliche Übereinstimmung in der Werteverteilung nachgewiesen werden. Für die numerischen Attribute waren in den Verteilungen Unterschiede, welche mit Fehlwerten im ursprünglichen Datensatz assoziiert wurden.
Für die Prüfung der Privatheit der Daten wurde für unterschiedliche Szenarien für den ursprunggebenden Datensatz eine höhere k-Anonymität und für den synthetischen Datensatz eine höhere l-Diversity ermittelt.
Zudem wurden in beiden Datensätzen übereinstimmende Objekte ermittelt. Für eine vorab aus dem realen Datensatz erstellte Kontrollgruppe wurde ein mehr als zwei Mal höheres Relatives Risiko und eine 2,9-fach höhere Chance (Odds-Ratio) ermittelt, ein identisches Objekt zu identifizieren, als für den synthetischen Datensatz.
Hintergrund: Im Zeitalter der Digitalisierung kann der Einsatz von mobilen Apps helfen, Prozesse zu digitalisieren und bietet neue Möglichkeiten der Prozessgestaltung. Auch im Rahmen der Gesundheitsversorgung werden Apps mit dem Ziel eingesetzt Prozesse effizienter zu gestalten. Die Versorgung akuter Schlaganfälle ist ein besonders zeitkritischer Prozess, indem sich jede Minute, um die der Behandlungsprozess verkürzt wird, positiv auf das Behandlungsergebnis auswirken kann. Durch die Aktivitäten innerhalb des Versorgungsprozesses, die durch unterschiedliche Berufsgruppen verschiedener Fachabteilungen erfolgen, kann insbesondere die Kommunikation und Dokumentation während der Versorgung Herausforderungen mit sich bringen. Daher ist es wichtig den Gesamtprozess der Schlaganfallversorgung regelmäßig zu evaluieren um Optimierungspotenziale im Versorgungsprozess aufzudecken und zu nutzen.
Methoden: In dieser Masterarbeit wurde der Schlaganfallversorgungsprozess in der Medizinischen Hochschule Hannover (MHH) analysiert und ein Migrationsplan für die Implementierung der App Join der Firma Allm Inc. entwickelt, um dadurch eine Prozesstransformation zu erreichen, welche es ermöglichen soll Zeit in der Schlaganfallakutversorgung einzusparen. Übergeordnet soll die Prozesstransformation zu einem Zeitgewinn führen und dadurch die Versorgungsqualität gesteigert werden. Die App Join ermöglicht unter anderem die Kommunikation über einen Messenger-Dienst in Gruppenchats, wodurch ein Informationsaustausch mit allen am Behandlungsprozess Beteiligten gleichzeitig möglich ist. Zusätzlich können in Join qualitätsrelevante Merkmale der Schlaganfallversorgung elektronisch erfasst werden.
Ergebnisse: Mit der Einführung von Join konnte eine Prozesstransformation der Schlaganfallakutversorgung in der MHH geschaffen werden. Mit dem Instrument der Kommunikation in Gruppen-Chats in Join wurde eine Kommunikationsplattform geschaffen, die es ermöglicht, dass alle am Behandlungsprozess Beteiligten zu jedem Zeitpunkt gleichermaßen informiert werden können. Zusätzlich konnte die papierbasierte neurologisch-neuroradiologische Dokumentation in der MHH mit dem Join-Einsatz vollständig digitalisiert werden, sodass eine unmittelbare elektronische Verfügbarkeit der Daten für alle am Behandlungsprozess Beteiligten gegeben ist. Über die Entwicklung von Schnittstellen zwischen dem Krankenhausinformationssystem (KIS) der MHH und Join konnte Funktions- und Datenintegration zwischen den Systemen erreicht werden und dadurch der Join-Einsatz MHH-individuell optimiert werden.
Schlussfolgerung: Die Einführung der Join-App stellt eine mobile Kommunikations- und Dokumentationsunterstützung während der Krankenversorgung dar, welche im Pilotprojekt „Die Innere Uhr“ exemplarisch für den Einsatz weiterer unterstützender Apps im Klinikalltag angesehen werden kann.