Online-Kurs Biostatistik 1, Masterstudium Public Health

Konzept

Ziele

Die große Herausforderung in einem multidisziplinären Studium wie dem neu geplanten UMIT-Master-Studium Public Health (MPH) ist die Heterogenität der (teils berufstätigen) Studierendengruppe. Diese setzt sich erfahrungsgemäß aus Studierenden mit unterschiedlichen Vorkenntnissen aus Fachbereichen wie u.a. Medizin, Wirtschaftswissenschaften, Naturwissenschaften, Psychologie oder Pflegewissenschaften zusammen. Je nach gewähltem Grundstudium (und Schultyp) sind somit die Kenntnisse der Studierenden besonders in „harten“, naturwissenschaftlich-mathematisch orientierten Fächern, wie Statistik, auch äußerst heterogen. Diese Diversität wird zudem durch deren unterschiedliche Lebens- und Berufssituation und Studienmotivation noch weiter angereichert.

Das Ziel des im 1. Semester des Master-Studiums Public Health verankerten Kurses Biostatistik 1 muss es daher sein, die Studierenden bei ihrem jeweiligen Wissensstand abzuholen und sie in ihrem individuellen Lernprozesses dahingehend zu begleiten, dass alle Studierenden die festgelegten Lernziele am Ende des Kurses erreichen .

Für die Studierbarkeit und den Lernerfolg gleichermaßen kardinal ist aber auch, im Zuge dieser Begleitung den Studierenden deren Sorge oder gar Angst vor Statistik zu nehmen, da genau diese „Stressoren“ oftmals Studierende in ihrem Lernfortschritt hemmen und Statistik oder Biometrie auch teilweise zu „Angstfächern“ machen. Die Folge können oftmals Frustration, Desinteresse, Abnahme des „Durchhaltevermögens“ bis hin zur weitreichenden Distanzierung sein. Dies kann bei berufstätigen Studierenden noch verstärkt ausgeprägt sein, da aufgrund deren (mehrjähriger) Berufstätigkeit die Auseinandersetzung mit quantitativen/statistischen Inhalten im Grundstudium schon weit zurückliegen kann und hier anstelle einer vertiefenden Auseinandersetzung – dem Masterniveau entsprechend – am Beginn der Lehrveranstaltung oftmals zunächst eine Grundlagenwiederholung eingeschaltet werden muss.

Eine Möglichkeit, diese Herausforderungen und zugleich aber auch befruchtende Diversität im Lehr-/Lernsetting zu berücksichtigen, sind online-gestützte Lernsettings. Sie fördern einerseits ein flexibles, „individualisiertes“ Lernen unter Berücksichtigung des individuellen Lernfortschritts bzw. der jeweiligen Lerngeschwindigkeit und persönlichen Erfahrungswerte, was die Freude am Lernen und dahingehende Motivation unterstützt. Online-gestützte Lernsettings ermöglichen darüber hinaus auch das gemeinsame und zielgerichtete Lernen innerhalb der Gruppe und dies ohne Zeit- und/oder Ortsabhängigkeit durch (überwiegend) asynchrone Kommunikation. Sie geben also jenen Freiraum und Flexibilität innerhalb eines festgelegten Lehrveranstaltungsrahmens, um bspw. – je nach Vorkenntnisstand – Grundlagen nochmalig zu vertiefen oder vermittelte Kompetenzen in der jeweiligen Lerngeschwindigkeit nochmalig zu erproben, zu vertiefen oder zu reflektieren.

 

Kurzzusammenfassung (dt.)

Das Modul Biostatistik 1 ist als reines Online-Modul über drei Kurswochen im 1. Semester des Master-Studiums „Public Health“ (MPH) an der UMIT (ab WS 2019/2020) geplant.

Die Vorkenntnisse der Studierenden zeigen sich besonders in Fächern wie Biostatistik als sehr heterogen. Daher wurde das Online-Lehrsetting gewählt, um den Studierenden eine individuelle Auseinandersetzung mit den Lehrinhalten in einer für sie geeigneten Lerngeschwindigkeit zu erlauben.

Im Laufe der Vorlesung erarbeiten die Studierenden die Grundlagen der Statistik und die Anwendung einer Statistiksoftware und können:

(1) die Wahl der geeigneten statistischen Methode treffen und begründen,

(2) einen Datensatz aufbereiten und analysieren, und

(3) statistische Auswertungen interpretieren, diskutieren und kommunizieren.

Dazu erhalten die Studierenden Lernmaterialien wie Videos, besprochene Folien, Bücher, Berichte und Artikel. Die Lehrinhalte werden anhand eines Programms mit Übungen in fortlaufender Interaktion im virtuellen Raum mit Mitstudierenden und Lehrenden bearbeitet und auf Moodle vertiefend diskutiert. So erstellen die Studierenden gemeinsam mit der Lehrperson u.a. ein Statistik-Wiki, welches während des Moduls fortlaufend aktualisiert, im Aufbaumodul Biostatistik 2 weitergeführt werden soll und für das weitere Studium zur Verfügung steht. Zum Schluss wird in Kleingruppen im Rahmen einer Projektarbeit eine Forschungsfrage anhand eines Datensatzes bearbeitet, präsentiert und im Forum diskutiert.

 

Kurzzusammenfassung (engl.)

The course Biostatistics 1 is planned as online-course in the first semester of the Master program “Public Health” (MPH) at UMIT (start fall 2019).

The basic knowledge of students in “hard”, mathematically oriented subjects like biostatistics is usually quite diverse and strongly depends on their prior education. Thus, the online-setting was chosen for this course, as it allows students to deal with the discussed topics in an appropriate individual learning pace.

The content of the course includes basics in statistics and the application of a statistical analysis software. At the end, the students are able to:

1) select and justify the appropriate statistical method for a research question,

2) prepare and analyze a dataset, and

3) interpret and present the results of statistical analyses and discuss the findings with their peers.

For this purpose, learning materials including videos, slides, books, reports, news and scientific articles are provided by the lecturers. The course contents are discussed with peers and the lecturer following a predefined program of tasks and exercises in Moodle using virtual discussion forums. The students will set up a statistics’ wiki, which has to be updated continually by the students together with the lecturer and which will be continued in the advanced module Biostatistics 2. Finally, the students prepare a project report on a research question in small groups using a provided dataset, which will be presented and discussed online.?

 

Nähere Beschreibung

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

 

Positionierung des Lehrangebots

Es handelt sich um das Konzept für das Online-Modul „Biostatsitik 1“ auf Masterniveau, welches im Rahmen der Einrichtung des Master-Studiums Public Health (MPH) am Department für Public Health, Versorgungsforschung und HealthTechnology Assessment der Privaten Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik (UMIT) entlang der Kriterien der Association of Schools of Public Health in the European Region (ASPHER) konzipiert wurde. Dieses Online-Modul kann auch sowohl im Bachelor- als auch im Doktoratsbereich im Kontext von Blended-Learning-Sequenzen eingebaut werden. Positive Erfahrungswerte liegen mit online-basierten Lehrveranstaltungen und vollständig online-basierten Universitätslehrgängen an der UMIT bereits vor. Zudem wird seit 2016 im Kontext der learning analytics und bzgl. der Einbindung von educational designs Begleitforschung betrieben.

Das Beispiel wurde für den Ars Docendi Staatspreis für exzellente Lehre 2019 nominiert.