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17. Internationales SkillsLab Symposium 2023

16.03. - 18.03.2023, Köln

Überfordern wir Studierende und Simulationspersonen? Task Load in Simulationssituationen – eine prospektive Querschnittserhebung

Meeting Abstract

  • corresponding author presenting/speaker Juliane Schopf - Westfälische Wilhelms-Universität Münster
  • presenting/speaker Johanna Kollet - Westfälische Wilhelms-Universität Münster
  • Bernhard Marschall - Westfälische Wilhelms-Universität Münster
  • presenting/speaker Jan Siebenbrock - Westfälische Wilhelms-Universität Münster
  • presenting/speaker Hendrik Ohlenburg - Westfälische Wilhelms-Universität Münster

17. Internationales SkillsLab Symposium 2023. Köln, 16.-18.03.2023. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2024. DocV4-5

doi: 10.3205/23isls24, urn:nbn:de:0183-23isls247

Veröffentlicht: 15. Januar 2024

© 2024 Schopf et al.
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Gliederung

Text

Entsprechend der Cognitive Load Theory [1] stellen Lernprozesse – so auch Simulationssituationen im Medizinstudium – kognitive Beanspruchungen für das menschliche Arbeitsgedächtnis dar. Um eine kognitive Überlastung und damit negative Effekte auf den Lernerfolg [2] zu verhindern, ist es von zentraler Bedeutung, dass der Task Load in der Simulationssituation sowohl für Studierende als auch für Simulationspersonen angemessen ist. Vor diesem Hintergrund wird aktuell über ein Semester hinweg der status quo des Task Loads in allen Simulationssituationen im Studienhospital der Universität Münster erhoben und mit dem Ziel ausgewertet, ggf. Anpassungen in der Aufgaben-stellung vornehmen zu können. Gemäß einem Mastery Learning [3], [4] kann der Grad des Lerner-folgs dann durch eine gezielte Modifikation der Lernbedingungen – wie bspw. des zeitlichen Budgets oder der Aufgabenschwierigkeit – erhöht werden.

Als subjektives Messinstrument für die Arbeitsbelastung dient dabei der „National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index (NASA-TLX), der ursprünglich von Hart/Staveland [5] zur Erfassung der Beanspruchung in der Luftfahrt entwickelt wurde, aber inzwischen auch als Standard in medizinischen [6] und medizindidaktischen [7] Settings gilt. Der NASA-TLX erfasst Arbeitsbe-lastung auf mehreren Ebenen: Geistige Anforderungen, körperliche Anforderungen, zeitliche An-forderungen, Leistung, Anstrengung und Frustration. Darauf basierend kann dann eine Faktoren-analyse – etwa bzgl. Rolle, Modul oder Durchlauf – erfolgen, auf Grundlage derer die Veranstaltun-gen dann adaptiert werden können, z.B. durch psychologische Betreuung bei sehr herausfordernden Modulen.

Der als work in progress verstandene Beitrag soll auf dem Symposium als Impuls für eine weiter-führende Diskussion über Task Load in Simulationssituationen dienen und erste (Teil-)Ergebnisse der aktuellen Erhebung vorstellen.


Literatur

1.
Chandler P, Sweller J. Cognitive Load Theory and the Format of Instruction. Cogn Instr. 1991;8(4):293-332. DOI: 10.1207/s1532690xci0804_2 Externer Link
2.
Paas F, Renkl A, Sweller J. Cognitive Load Theory: Instructional Implications of the Interaction between Information Structures and Cognitive Architecture. Instruct Sci. 2004;32:1-8. DOI: 10.1023/B:TRUC.0000021806.17516.d0 Externer Link
3.
Bloom B. Mastery learning. New York: Holt, Rinehart & Winston; 1971.
4.
Carroll JB. A model for school learning. Teach Coll Record. 1963;64:723-733.
5.
Hart SG, Staveland LE. Development of NASA-TLX (Task Load Index): Results of empirical and theoretical research. In: Hancock PA, Meshkati N, editors. Human Mental Workload. Amsterdam: North Holland Press; 1988.
6.
Flägel K, Galler B, Steinhäuser J, Götz K. Der „National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index“ (NASA-TLX) – ein Instrument zur Erfassung der Arbeitsbelastung in der hausärztlichen Sprechstunde: Bestimmung der psychometrischen Eigenschaften. Z Evid Fortbild Qual Gesundhwes. 2019;147-148:90-96. DOI: 10.1016/j.zefq.2019.10.003 Externer Link
7.
Mohamed R, Raman M, Anderson J, Mc Laughlin K, Rostom A, Coderre S. Validation of the National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index as a tool to evaluate the learning curve for endoscopy training. Can J Gastroenterol Hepatol. 2014;28(3):155-160. DOI: 10.1155/2014/892476 Externer Link