Online-Kurs Biostatistik 1, Masterstudium Public Health

Nähere Beschreibung des Projekts

1. Einbettung des Moduls Biostatistik 1 an der UMIT

Das Modul Biostatistik 1 gehört zu den methodischen Grundlagenvorlesungen im Master-Studium Public Health (MPH) an der UMIT (ab WS 2019/2020) und ist im 1. Semester des MPH-Studiums geplant. Dieses Modul wird vollkommen online-basiert über die Lehr- und Lernplattform Moodle durchgeführt und wird ohne Präsenzzeiten aber über ein durch Lernaufgaben strukturiertes Programm organisiert. Es umfasst insgesamt 5 ECTS-Credits und 50 Unterrichtseinheiten in Form von virtueller Interaktionszeit. Diese virtuelle Interaktionszeit (Pendant zur Präsenzzeit bei klassischen Lehrveranstaltungen) bezeichnet dabei Aktivitäten im virtuellen Raum, also v.a. die Bearbeitung der Lernaufgaben in Interaktion mit Mitstudierenden und Lehrenden.

Ein wichtiger Aspekt ist, dass sich die Studierenden bereits kennen, da Biostatistik 1 das 3. gemeinsame Modul einer Kohorte sein wird. Die beiden vorhergehenden Module bestehen aus dreitägigen Vorlesungen vor Ort. Dies erlaubt den Studierenden die Kommiliton/inn/en (=Peers), das Lehrpersonal und die Universität kennenzulernen um so die wichtige soziale Komponente eines Studiums zu erfahren. Dadurch kann bereits auf ein bestehendes Gruppengefühl angesetzt werden, was wesentlich zur Kooperation auch außerhalb des konventionellen Unterrichtsraums beiträgt und mögliche Hemmschwellen bzgl. des Lernens im virtuellen Raum abbaut.

Als weitere vertrauensbildende Maßnahme ist vorgesehen, dass die Studierenden die Lehrpersonen des Biostatistik-Moduls bei einer Vorstellungsrunde während der vorhergehenden Vorlesungen kennenlernen. In diesem Rahmen werden wichtige organisatorischen Punkte, der Ablauf und die beiderseitigen Erwartungen geklärt. Dies wird das gemeinsame und doch örtlich getrennte Lernen und den asynchronen Austausch zwischen Lehrenden und Studierenden erleichtern.

Die Planung und Umsetzung der Vorlesung im online-basierten Setting beruht unter anderem auf dem UMIT-Leitfaden Begleitetes Selbststudium, welcher von der Arbeitsgruppe Hochschuldidaktik der UMIT konzipiert wurde. Außerdem kann auf Erfahrungen mit Online-Lehrveranstaltungen, u.a. im Online-Universitätslehrgang „Health Information Management“, zurückgegriffen werden, der seit 2017 an der UMIT angeboten wird.

2. Inhalt des Moduls

Im Laufe der Vorlesung werden den Studierenden neben den Grundlagen der deskriptiven und induktiven Statistik auch die Anwendung einer Statistiksoftware wie SPSS oder R vermittelt. Die Studierenden sollen am Ende des Moduls wissen:

1) wann welche (einfache) statistische Methode für welche Art von Fragestellung geeignet ist,

2) wie diese Verfahren händisch und computergestützt berechnet werden, und

3) wie die Ergebnisse statistischer Auswertungen im Rahmen eines Projektes interpretiert und kommuniziert werden können.

Diese Inhalte dienen als Grundlage für das weitere Studium und werden besonders im Präsenzmodul Biostatistik 2 im 2. Semester weiter vertieft um den Studierenden eine umfassende Ausbildung im Bereich statistischer Methoden zu bieten.

3. Didaktisches Konzept

In fortlaufender Begleitung der Lehrperson und im Austausch mit den Peers bearbeiten die Studierenden ein vorgegebenes Programm wie bei einer Präsenzveranstaltung. Allerdings erfolgt die Bearbeitung nicht orts- und zeitgebunden im Rahmen fester Präsenzphasen an der Universität sondern komplett online über Moodle. Dies ermöglicht den Studierenden eine individuelle Auseinandersetzung mit der Materie in einer für sie geeigneten, selbstgewählten Lerngeschwindigkeit.

Dieser Aspekt ist auch der Vorteil dieses Settings, da die Studierenden somit den Lernprozess an die persönliche Situation und Lernform optimal anpassen können. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll in Fächern wie Statistik, in denen sich erfahrungsgemäß der Lernfortschritt innerhalb einer Gruppe aufgrund der individuellen Vorkenntnisse sehr unterschiedlich zeigt. Um die Lernziele tatsächlich mit der gesamten Studierendengruppe zu erreichen, muss möglichst „personalisiert“ begleitet werden. Hier gibt das Setting je nach studentischer Notwendigkeit mehr Freiraum zum Wiederhohlen, Vertiefen etc. um am Modulende die festgelegten Lernziele zu erreichen. Als Support der Studierenden wird der Lernprozess mit verschiedenen Materialien wie Impulsvideos, besprochenen Folien, Büchern, Berichten und Artikeln unterstützt. Aus diesem Anforderungsprofil resultiert auch der erforderliche Rollenshift der Lehrperson vom Referenten hin zum Lernbegleiter.

Das Modul ist über 3 Kurswochen geplant und wird als Mix aus verschiedenen Lehrkonzepten („ Blended-Learning“) zusammengestellt. Auf diese Art soll die Erreichung der Lernziele (auf Basis der Taxonomie von Bloom (1956)) bestmöglich gefördert werden: Die Studierenden erhalten Unterlagen, die diskutiert und reflektiert werden, um die Lehrinhalte zu lernen und zu verstehen. Sie sollen dieses Wissen dann mithilfe des Statistikprogramms anwenden und erproben und Datensätze selbstständig analysieren und interpretieren. Schließlich sollen die Studierenden die erworbenen Kompetenzen in Form von Wiki-Einträgen erläutern, mit den Peers diskutieren, Rückfragen beantworten und sie so in deren Lernfortschritt unterstützen. Zum Schluss wird in Kleingruppen eine Forschungsfrage konzipiert, im Rahmen einer Projektarbeit bearbeitet und das Forschungsvorhaben samt Ergebnisse zielgruppengerecht präsentiert und zur Diskussion gestellt. Als Reviewer fungieren dabei die Peers und die Lehrperson. Letztere begleitet die Studierenden fortlaufend, wenngleich sie sich in ihrer klassischen Rolle des aktiven Vortragenden zurücknimmt und vielmehr als Moderator die Gruppe lenkt und sicherstellt, dass diese nicht vom richtigen Weg abkommt. Während der gesamten Kursdauer werden zusätzlich fixe Termine für wöchentliche Sprechzeiten mit der Lehrperson geplant. Dazu werden den Studierenden sowohl Online-Sprechzeiten über einen Chat in Moodle als auch separat klassische Sprechzeiten vor Ort an der UMIT angeboten.

Ähnlich einer Präsenzveranstaltung wird zu Beginn des Online-Moduls Biostatistik 1 eine Einführung in Form eines Kurzvideos gegeben. So werden nochmals die wichtigsten Inhalte, organisatorischen Abläufe zu Bewertung, Teilnahme, Kommunikationsregeln etc. erläutert. Zudem erfolgt eine Einführung in die technischen Hilfsmittel, welche in diesem Kurs verwendet werden. Dazu gehören Kommunikationstools auf Moodle wie das Forum, der Chat, das Glossar und das Wiki sowie Präsentationsmöglichkeiten wie das Programm „Screencast-O-Matic“, mit dem Studierende eine Präsentation aufzeichnen und online teilen können.

Diese Inhalte werden zudem als Syllabus schriftlich zusammengefasst. Auf Moodle werden den Studierenden auch alle weiteren notwendigen Kursunterlagen wie Links, Videos oder Artikel bereitgestellt. Dem Leitbild Lehre der UMIT entsprechend wird Wert auf forschungsgeleitete Lehre gelegt. Daher wird den Studierenden im Rahmen dieses Syllabus eine Einführung in die Suche nach wissenschaftlichen Artikeln gegeben. Die Studierenden können hier auch weitere, ihrer Meinung nach hilfreiche und interessante Unterlagen mit den Peers teilen.

Im Folgenden wird der Modulverlauf kurz beschrieben.

VORBEREITUNG

Die Studierenden erhalten 2 Wochen vor Beginn des Moduls einen Vorbereitungsauftrag via Moodle, welcher bis zum 1. Tag des Moduls erfüllt werden muss. Der Vorbereitungsauftrag beinhaltet Grundlagenvideos zur verwendeten Statistiksoftware und zu bearbeitende Übungen um die erste Anwendung dieser Software sicherzustellen. Zusätzlich soll jede/r Studierende zumindest einen Eintrag in ein Wiki auf Moodle mit Bezug zur Software erstellen, um Begriffe wie z.B. „Syntax“, „Variablenwerte“ oder „Umcodieren“ zu erklären. Dieses Wiki soll im Laufe des Moduls stetig erweitert werden und so als Nachschlagewerk für kommende Lehrveranstaltungen, Projekte und die Abschlussarbeit dienen.

WOCHE 1

Zunächst wird den Studierenden auf Moodle ein Forum zur Verfügung gestellt mit der Aufgabe sich selbst kurz vorzustellen, ihr Lernumfeld (Raum, Aussicht etc.) zu beschreiben, auf das eigene Vorwissen in Statistik einzugehen und Erwartungen und Wünsche zum Kurs zu äußern. Dies kann schriftlich (wenn möglich mit Fotos) oder auch als kurzes Video erfolgen. Dieser Start soll ein zsätzliches Zusammengehörigkeitsgefühl generieren und helfen, sich mit dieser – für die meisten Studierenden – neuen, virtuellen Lernumgebung vertraut zu machen. Dies ist besonders in Hinblick auf die Projektarbeit in Kleingruppen wichtig, welche als Abschluss des Moduls verfasst wird.

In Woche 1 werden die Themengebiete deskriptive Statistik, Diagramme sowie deren Umsetzung mit der Statistiksoftware, Validität, Standardisierung und die Wahrscheinlichkeitsrechnung behandelt. Dazu erhalten die Studierenden Skripte, Artikel und Videos als unterstützende Hilfsmittel.

Die Studierenden sollen das Gelernte dann anhand eines vorgegebenen Datensatzes (Framingham dataset public use file zu kardiovaskulären Erkrankungen) anwenden und erproben. Nach Rücksprache mit den Lehrpersonen ist auch die Verwendung eines eigenen Datensatzes möglich. Dazu werden verschiedene Aufgaben gestellt, welche die Studierenden bearbeiten müssen. So wird eine Übung darin bestehen, statistische Kennzahlen, Diagramme, Aussagen zur Validität u.ä. in Publikationen zu suchen und diese Artikel über Moodle zu teilen. Des Weiteren sollen Diagramme für die verschiedenen Skalenniveaus erstellt, personalisiert und zusammen mit dem Syntax-Code in einem Forum diskutiert werden. Zusätzlich sollen die Studierenden das gemeinsame Wiki um neuen Themen und Begriffe erweitern.

Am Ende der Woche sollen die Studierenden auf Moodle einen Test zur persönlichen Fortschrittsbewertung ausfüllen, der ihnen zur formativen Überprüfung ihrer Lernerfolge dienen soll und entsprechend nicht in die Bewertung des Moduls einfließt. Nach Abschluss dieses Tests werden offene Fragen mit den Peers und der Lehrperson diskutiert.

WOCHE 2

Die zweite Woche beginnt wieder mit einem Video zu den Inhalten dieser Kurswoche. Anschließend erhalten die Studierenden mithilfe von bereitgestellten Unterlagen einen Einblick in einfache statistische Testverfahren der induktiven Statistik. Der Schwerpunkt wird dabei auf die passende Fragestellung, Voraussetzungen, computergestützte Anwendung und Interpretation gelegt.

Im Laufe der Woche sollen die Studierenden das gemeinsame Wiki um jeweils einen statistischen Test erweitern. Jeder Wiki-Eintrag soll den gewählten Test beschreiben, eine eigene Auswertung samt Interpretation des Outputs enthalten und zudem noch ein Beispiel aus der Forschung, in dem ggst. Test eingesetzt wurde, zeigen. Die Studierenden sollen hierzu passende Artikel aus der Literatur identifizieren und diese in ihrem Wiki-Eintrag zitieren. Dies unterstützt sohin auch den Kompetenzerwerb und -ausbau im wissenschaftlichen Arbeiten. Da diese statistischen Tests wichtiger Bestandteil von wissenschaftlichen Artikeln sind, wird so der Bezug zur aktuellen Forschung verstärkt.

Wie bereits in Kurswoche 1, soll ein formativer Test auf Moodle am Ende der Woche den Studierenden zur Überprüfung ihrer Lernerfolge dienen. Anschließend werden offene Fragen mit den Peers und der Lehrperson im Forum diskutiert.

Im Laufe von Woche 2 bilden die Studierenden über Moodle Kleingruppen für den finalen Teil des Moduls, nämlich der Projektarbeit, welche Thema von Woche 3 sein wird.

WOCHE 3

Die dritte Woche beginnt wieder mit einer Kurzbeschreibung der Kurswoche. In Kleingruppen sollen die Studierenden in Rücksprache mit der Lehrperson zunächst eine Forschungsfrage formulieren, die geeigneten statistischen Maßnahmen auswählen und anhand des vorgegeben Datensatzes (Framingham Heart Study) auswerten. Jede Gruppe soll einen Projektbericht verfassen und in Moodle hochladen. Zusätzlich müssen die Gruppen eine Kurzpräsentation aufzeichnen und den Peers auf Moodle präsentieren. Diese haben dann die Aufgabe - wie bei einem Vortrag in einer Präsenzveranstaltung - Fragen zu stellen, die vorgestellten Inhalte zu diskutieren und Feedback zum Vortrag zu geben. Dies muss von den Vortragenden entsprechend kommentiert und offene Fragen näher erläutert werden.

NACHBEREITUNG

Der finale Arbeitsauftrag an die Studierenden ist dann eine persönliche Reflexion der Lehrveranstaltung. Sie sollen inhaltlich aber folgende Punkte ansprechen: was waren meine Erwartungen zu Beginn, welche Inhalte nehme ich mit, wo hatte ich Schwierigkeiten, was habe ich insgesamt gelernt und wie war der wöchentliche Arbeitsaufwand? Die kreative Ausgestaltung wird dabei den Studierenden freigestellt und kann z.B. in Form eines Videos, Lerntagebuchs oder Mind-Map sein. Auf diese Art reflektieren die Studierenden die eigenen Fortschritte und fassen für sich das Gelernte zusammen und die Lehrenden erhalten zudem Feedback über den Ablauf und Inhalte des Moduls.

LITERATUR

Bloom et al. (1956). Taxonomy of educational objectives, Handbook I: Cognitive domain. NY: David McKay