Joint online course on "Inverse Problems in Biomedical Engineering"

Nähere Beschreibung des Projekts

Aufbau

Die Vorlesung “Inverse Problems in Biomedical Engineering” mit zugehöriger Übung wurde als “Virtual Joint Online Lecture” zwischen TUG und TUM abgehalten, wobei Studierende der beiden Unis TUG und TUM, sowie weiteren “incoming Studierenden” von 13 Universitäten aus 6 Ländern teilnahmen. Die exakte Timeline sowie der LV Inhalt wurden schon vor Beginn der LV den Studierenden bekannt gegeben. Dabei wurden die Inhalte so gewählt, dass sowohl theoretische Aspekte, als auch praktische Anwendungen unter Berücksichtigung brandaktueller Themen gelehrt wurden. Die gesamte LV wurde online abgehalten. Das Konzept basierte auf Interaktion und Einbeziehung von Studierenden, interaktive Vorlesung mit iPad Unterstützung um mathematische Zusammenhänge klar, verständlich, und Schritt-für-Schritt vermitteln zu können. Die Vorlesungen wurden aufgezeichnet und den Studierenden nach den einzelnen LV Einheiten zur Verfügung gestellt. Dies erlaubte einerseits auch ein Selbststudium im Falle von Terminkollisionen und Zeitverschiebungen, andererseits ein nochmaliges Nachhören falls Studierenden noch Aspekte unklar blieben. Pro Themengebiet wurden jeweils 1-2 Vorlesungen aufgewendet, es handelte sich also in Summe um abgeschlossene Pakete.

Die Vorlesung wurde durch eine separate Übung ergänzt. Hier vertieften die Studierenden das Gelernte aus der Vorlesung an theoretischen Beispielen einerseits (Pen&Paper), sowie an praktischen Anwendungen (iPython Notebooks) andererseits. Für die praktischen Aufgaben wurden eigens MRT Daten aufgenommen um den Studierenden ein praxisnahes Umfeld bieten zu können.

Die LV wurde über ein Miro Board organisiert. Dabei handelt es sich um ein unendlich-erweiterbares online Whiteboard. Hier fand ein reger Austausch statt, sowie Hilfestellung der Studierende untereinander bei den Übungsaufgaben. Des weiteren ermöglichte das Miro Board das stellen von Fragen zur LV bzw. spezifische Verständnisfragen (anonym!), welche wir dann auch zeitnah beantworteten. Sämtliche Unterlagen der LV (Vorlesungsfolien, Videos, Übungsblätter, sowie Lösungen dazu nach der Bewertungsphase) wurden zur Verfügung gestellt. Das Miro Board blieb auch nach Ende der LV bestehen, die Studierenden haben bei der Prüfungsvorbereitung alle Informationen zugänglich.

Die Prüfung zur Vorlesung wurde ausschließlich mündlich durchgeführt. Dies erlaubte uns mehr Interaktion mit den Studierenden, Überprüfung des Verständnisses des Lehrinhaltes, und diente den Studierenden auch als Vorbereitung für weitere (Abschluss)Prüfungen. Die Übung wurde anhand der abgegebenen Übungsblätter beurteilt.

An der TUG ist die LV Bestandteil des Master Curriculums “Biomedical Engineering” und darauf ausgelegt. An der TUM ist die LV Bestandteil des Modulkataloges im Masterstudium “Informatik”, die Aufnahme in den Modulkatalog des Masterstudium “Biomedical Engineering and Medical Physics” ist in Planung. Mathematische Grundkenntnisse aus dem Bachelor Studium wurden vorausgesetzt, alles weitere wurde während der LV erarbeitet.

Durchführung

Die Durchführung der Lehrveranstaltung basierte auf aktuellsten digitalen Tools. Da es sich um eine virtuelle Lehrveranstaltung handelte, wurden die Vorlesungen via Webex übertragen. Die Unterrichtsmaterialen wurden zentral auf dem Miro Whiteboard, sowie auf den Online Plattformen der Universitäten, dh. TeachCenter (TUG) sowie Moodle (TUM), zur Verfügung gestellt. Die geplanten Inhalte, das Format, sowie alle Termine zu Übungseinheiten und Übungsabgabe wurden schon vor Beginn der Lehrveranstaltung mit den Studierenden via Email kommuniziert. Die begleitende Übung lieferte laufend Feedback über den Kenntnisstand sowie ein genaueres Auseinandersetzen mit dem Thema. Die Aufgabenstellungen der jeweiligen Übungen wurden zu den angekündigten Terminen hochgeladen. Die (handschriftlichen) Abgaben der Studierenden via PDF wurden von uns handschriftlich mittels iPad im abgegebenen PDF korrigiert und den Studierenden in der jeweiligen Onlineplattform hochgeladen. Die Studierenden erhielten somit auf jede Übungsaufgabe nicht nur die Punkteanzahl, sondern auch die korrigierten Arbeiten und Feedback. Diese Vorgehensweise erlaubte den Studierenden eine transparente Einsicht in die Punktevergabe. Sämtliche Aufzeichnungen der Lehrveranstaltung wie Videos sowie schriftliche Unterlagen, die in den Vorlesungen live am iPad erstellt wurden, wurden zentral am Miro Whiteboard, sowie in TeachCenter und Moodle veröffentlicht. Dies wurde von den Studierenden als positiv empfunden, da der Inhalt bis zur nächsten Einheit wiederholt, oder verpasste Einheiten nachgeholt werden konnten.

Oberste Priorität war es, den Studierenden mehrere Möglichkeiten zu bieten Fragen zu stellen und Feedback sowohl zu erhalten, als auch Feedback zu geben. Während der Vorlesung hatten die Studierenden zu jeder Zeit die Möglichkeit, uns zu “Unterbrechen” und Fragen zu stellen, und Fragen in den Webex Chat zu schreiben, welche dann von uns direkt beantwortet wurden. Auch nutzten die Studierenden die Möglichkeit, Fragen (anonym) im Miro Whiteboard zu stellen, die von uns zeitnah beantwortet wurden. Im Miro Whiteboard konnten sich die Studierenden auch untereinander bei Fragen weiterhelfen. Wir haben am Miro Whiteboard für jede Vorlesungseinheit einen eigenen Bereich eingerichtet, in dem wir (anonym) Feedback der Studenten erhielten und darauf eingehen konnten.

Kontextualität

Die beiden Lehrenden DI Graf und Dr. Hammernik forschen aktuell im MRT Bereich auf höchstem Niveau in unterschiedlichen Gebieten (MRT Akquisition bzw. MRT Rekonstruktion). Die Vorlesung wurde darauf hin ausgelegt, die Parallelen zwischen der aktuellen Forschung, sowie der LV aufzuzeigen. Während den ersten Vorlesungen, die theoretischerer Natur waren, wurde immer schon darauf hin gewiesen wo wir gelernte Dinge in der Praxis anwenden können. Wir erhielten positives Feedback von PhD Studierenden (“Endlich verstehe ich das!”). In der zweiten Hälfte der Vorlesungen stellten wir starken Praxisbezug (CT und MRT) her, wobei in den letzen beiden Vorlesungen brandaktuelle Forschung aus dem Bereich maschinellem Lernen für Inverse Probleme präsentiert wurde.

Um diesen Praxisbezug besser vermitteln zu können, ging es im Übungsteil unter anderem um MRT Rekonstruktion, als auch um die Erstellung eines Filters zur Hervorhebung von Blutgefäßen. Hier war es die Aufgabe der Studierenden, die theoretischen Werkzeuge der Vorlesung auf echten (!!) MRT Daten (keine Simulationen!) anzuwenden. Um hinsichtlich Datenschutz in keine Schwierigkeiten zu kommen, wurden diese Daten eigens von uns aufgenommen, mit uns Lehrenden als Probanden. Selbstverständlich wurden die Daten - soweit dies bei MRT Daten möglich ist - anonymisiert.

Neben dem internationalen Setup und dem regen Austausch der Studierende, wollten wir zwei Hauptpunkte vermitteln: Den starken Bezug zwischen Inversen Problemen und dessen purer mathematischer Grundlage, sowie die Verbindung zum Bereich maschinellem Lernen. Dr. Hammernik ist Expertin in maschinellem Lernen für Inverse Probleme und erlebt leider immer häufiger, dass dieses Tool “blind” angewandt wird ohne jegliches Verständnis wie es funktioniert. DI Graf als Mathematikerin will im Gegenzug den Studierenden ein tiefes mathematisches Verständnis vermitteln. Diese beiden Aspekte konnten wir in den Praxisvorlesungen exzellent zusammenführen. Ein weiteres Ziel war es, den Studierenden die Angst zu nehmen Richtung Forschung überzugehen. Wir denken, dass diese LV DIE Grundlage für ein späteres PhD Studium im Bildgebungs- oder verwandten Bereich ist.

Inklusivität

Unsere LV wurde so konzipiert, dass sie einer breiten Masse an Studierenden verfügbar steht. Da es keine Anwesenheitspflicht gab und die Vorlesungsaufzeichnungen den Studierenden zeitnah zur Verfügung gestellt wurden, konnten wir auch auf arbeitende Studierende Rücksicht nehmen. Mit dem Miro Whiteboard sowie der Erreichbarkeit via Email, konnten wir den Studierenden mehrere Plattformen zum Austausch bieten. Wir motivierten die Studierenden regelmäßig in den Vorlesungseinheiten, bei Fragen und Problemen mit uns Kontakt aufzunehmen, und um individuelle Lösungen im Falle einer Beeinträchtigung zu finden.

Bei der Gestaltung der Vorlesungsunterlagen haben wir sowohl auf Sehbeeinträchtigung als auch Hörbeeinträchtigungen Rücksicht genommen. Der Stil der Vorlesungsunterlagen wurde bewusst einfach gewählt und auf die Verwendung von übermäßig vielen Farben verzichtet, um so auf Studierende mit Beeinträchtigung in der Farbwahrnehmung Rücksicht zu nehmen. Die Unterlagen wurden digital und in hoher Qualität zur Verfügung gestellt, sodass diese mit einem großen Zoomfaktor gut lesbar sind.

Die schriftlichen Unterlagen sind so aufbereitet, dass sie ohne Audio nachvollziehbar sind. Die Aufnahmen der Vorlesungen wurden ebenfalls zur Verfügung gestellt, die es den Studierenden erlauben, immer wieder zu stoppen und wieder abzuspielen, falls Stellen nicht verstanden wurden. Es wurde darauf wertgelegt, dass die Vorlesungsunterlagen visuell, sowohl mit Grafiken als auch mit Text, unterstützt wurden.

Diversität

Unsere LV wurde im Rahmen des Masterstudiums Biomedical Engineering an der TUG und des Masterstudiums Informatik an der TUM angeboten. Wir hatten in Summe 81 angemeldete Studierende, 37 Studierende an der TUG, 19 incoming Studierende an der TUG, 25 Studierende an der TUM. Im Rahmen der Fördermittel, die uns von Seiten der TUG zur Umsetzung dieser LV zur Verfügung standen, konnten wir den ÖH Beitrag der incoming Studierenden für die Anmeldung im Rahmen des Mobilitätsprogrammes finanzieren.

Im Rahmen der LV boten wir den Studierenden die Möglichkeit des Austausches. Wir motivierten die Studierenden, sich aktiv mit uns zu Unterhalten und Fragen zu stellen. Zu Beginn und Abschluss der LV führten wir eine “Social networking hour” ein. Im Rahmen der Übung organisierten wir ein gather.town Event um die Studierenden unterschiedlicher Universitäten zu vernetzen. Die Übungen konnten in 2er Teams durchgeführt werden, und wir motivierten die Studierenden einen Übungspartner von einer anderen Universität zu finden, welches sehr gut angenommen wurde.

Nachhaltigkeit

Diese Veranstaltung ist hinsichtlich Nachhaltigkeit exzellent aufgestellt. Sämtliche Inhalte, die erarbeitet wurden (schriftliche Unterlagen der Vorlesung, Videoaufzeichnungen, Übungsblätter inkl. Lösungen, IPython Notebooks, sowie schriftliche - anonyme - Diskussionen zwischen den Studierenden und zwischen uns Lehrenden und Studierenden) wurden im Miro Whiteboard gespeichert. Dies ist für alle Studierenden jederzeit zugänglich (passwortgeschützt), was auch weiterhin einen internationalen Austausch zwischen den Teilnehmenden erlaubt. Diese Teile sind absichtlich passwortgeschützt und nicht offen zugänglich um den Studierenden eine offene Atmosphäre zu bieten ohne Scheu vor Fragen. Des Weiteren wurden die Studierenden zur Mitarbeit motiviert, aktiv auf Fragen unsererseits während der Vorlesungen zu antworten. Um allerdings auch der breiten Öffentlichkeit einen Zugang zum Thema bieten zu können, werden geschnittene Videos der LV (sämtliche Studierenden werden anonymisiert bzw. Diskussionen wo unpassend heraus geschnitten) öffentlich nach Beendigung der LV auf YouTube zur Verfügung gestellt.

Außergewöhnlichkeit

Diese LV fand innerhalb eines internationalen Setups statt. Geleitet wurde sie von Lehrenden der TUG (Fr. DI Christina Graf) und der TUM (Fr. Dr. Kerstin Hammernik). In Summe nahmen 81 Studierende, aus 6 verschiedenen Ländern und 13 verschiedenen Universitäten, teil - verstreut über 5 Zeitzonen. Diese wurden dabei so gut wie möglich berücksichtigt. Die Studierenden hatten höchst unterschiedliche Hintergründe, in Summe waren Master und PhD Studierende der Fachrichtungen Informatik, Computational Medicine, Physik, Elektrotechnik, sowie Biomedical Engineering vertreten.

Nachhaltigkeit

Vor dem Joint Online Course hat Christina Graf die LV alleine in Graz gelehrt, noch ohne dem Beitag zu maschinellem Lernen durch Kerstin Hammernik, sowie als Präsenz LV. Inhatlich wurde durch den Übergang zur Joint Online Lecture der Bereich KI mitgenommen, die größere Veränderung umfasste allerdings das Format (voll digital, 2 Lehrende verschiedener Universitäten involviert, sowie internationale Studierende). Im Sommersemester 2023 wird die LV wie im Jahr 2022 als Joint Online Course zwischen TUG und TUM, sowie weiteren interessierten, international Studierenden abgehalten.

Nach dem Sommersemester wechselt Christina Graf von der TUG hin zur University of British Columbia in Vancouver, Canada. Hier gibts es bereits Überlegungen die LV ab dem Sommeresemester 2024 auf 3 Universitäten zu erweitern - also einer Kooperation zwischen Graz, München und Vancouver.

Dissemination/Transfer

Die Lehrveranstaltung wurde im Rahmen einer Ausschreibung zum Thema "Joint Online Courses" an der TUG entwickelt und durchgeführt. Das Konzept kann auf andere LVs übertragen werden, sofern ein geeigneter Kooperationspartner gefunden wird. Im vorliegenden Fall war dies durch die langjährige Zusammenarbeit der beiden Lehrenden leicht möglich. Fr. Hammernik ist TUG Alumni und die beiden Lehrenden teilen ihren Enthusiasmus, sowie die gemeinsame Freude an der Lehre.

Eine Weiterentwicklung dieser LV ist bereits geplant: Fr. Graf wird im Sommer 2023 an die University of British Columbia, Vancouver wechseln. Es gibt schon Überlegungen die LV in Zukunft als Joint Online Course zwischen Graz, München und Vancouver anzubieten.

Institutionelle Unterstützung

Im Jahr 2021 gab es eine Ausschreibung zum Thema "Joint Online Courses" vom Büro für internationale Beziehungen der TUG. Diese Ausschreibung haben wir mit unserem Proposal zur "Joint Online Lecture on Inverse Problems in Biomedical Engineering" gewonnen und erhielten damit 15.000€ für die Implementierung. Dieser Betrag erlaubte uns die Anschaffung von elektronischer Infrastruktur (insbesondere 2 iPads pro, 1 MacBook pro) für die Umsetzung der digitalen Lehre. Weiters beschäftigten wir über den Zeitraum von einem Semester eine Studentische Mitarbeiterin. Diese unterstützte uns bei der Organisation, sowie beim Nachbearbeiten der Aufzeichnungen der Lehre.