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Technische & Pflegedidaktische Evaluation eines Virtuellen Ergonomietrainers in der Pflegeausbildung (ERTRAG)

Beginn:
5. Sep 2019, 15:30
Ende:
5. Sep 2019, 17:00
Kurs-Nr.:
903
Preis:
Kostenfrei
Ort:
HS 2
Plätze:
30
Trainer:

Beschreibung

Technische & Pflegedidaktische Evaluation eines Virtuellen Ergonomietrainers in der Pflegeausbildung (ERTRAG)


Hintergrund und Zielsetzung Die Lebenszeitprävalenz chronischer Rückenschmerzen liegt bei Pflegekräften deutlich höher als in der Allgemeinbevölkerung (Frey et al, 2018). Arbeitsbezogene Rückenschmerzen des Pflegepersonals sind mit wiederholten Tätigkeiten der Transfer- und Positionsunterstützung von Patient_innen verbunden (Soylar & Ozer, 2018). ERTRAG ist ein vom BMBF gefördertes, interdisziplinäres Verbund¬projekt von Partnern aus Ingenieurs- und Gesundheitswissenschaften. Ziel ist die Entwicklung eines KI-basierten automatisierten Trainers, welcher das Einüben ergonomischer Arbeitsweisen in der Pflegeausbildung unterstützt. Mit dem bereits trainierten KI-Modell werden rückenbelastende Bewegungsabläufe analysiert, um individuelle Rückmeldung zu geben (Agrawal & Ertel, 2018). Diese Evaluation fokussiert auf Herausforderungen der technischen Entwicklung und pflegedidaktischen Einbettung des Lernsystems. Methode Für das maschinelle Lernen wurden die Bewegungsabläufe von Auszubildenden als RGB-Bilder mit Tiefen-Information aufgenommen und von Kinästhetik-Expert_innen gelabelt, d.h. einem Bild wurde zugeordnet, welcher Fehler zu erkennen ist. Die maschinellen Lernverfahren werden als Binär- und Multiclass-Klassifikator implementiert und auf Skelettdaten angewendet. Die Datenerhebung zur Evaluation erfolgte im Rahmen eines Feldtests des ERTRAG-Systems. Nach zwei Übungssequenzen mit dem ERTRAG-Demonstrator nahmen Pflegeauszubildende (n=17) an einer Gruppendiskussion teil. Zwei Lehrende wurden interviewt, welche das Üben beobachtet hatten. Die Datenauswertung erfolgte inhaltsanalytisch. Ergebnisse Da für den Klassifikator sowohl korrekte als auch zahlreiche fehlerhafte Bewegungsabläufe benötigt wurden, war die Trainingsdatensammlung aufwendig. Das Gewinnen der Expert_innen für die zeitaufwendige Labeling-Aufgabe stellte eine Herausforderung dar. Aufgrund der Anzahl an zu optimierenden Parametern und des iterativen Entwicklungsprozesses, war die Trainingsphase rechen- und zeitintensiv. Auszubildende und Lehrende betonen die motivierende Wirkung des zeitgemäßen Lernmediums. Die multiperspektivische, standardisierte Anleitung und das objektive, videobasierte Feedback fördern ein effektives Lernen. Es bestehen Bedenken hinsichtlich einer reduzierten Kommunikation zwischen den Lernenden, einer begrenzten Individualität systemgenerierter Rückmeldung und einer eingeschränkten Übertragbarkeit der standardisierten Handlungsmuster auf reale Pflegesituationen. Diskussion und Ausblick ERTRAG ist ein geeignetes Instrument zum Erlernen ergonomischer Handlungsabläufe in der Pflegeausbildung. Das effektivste Lernverfahren wurde ermittelt und zur Klassifizierung der Fehler verwendet. Aus didaktischer Sicht können eine fachliche Hinführung, Sensibilisierung für selbstgesteuertes Lernen sowie ergänzendes individuelles Feedback durch die Lehrperson den Lernprozess unterstützen. Die Einbindung in ein Blended-Learning-Szenario bietet die Chance, die Umsetzung rückenschonenden Arbeitens bei Praxiseinsätzen zu fördern. Eine zukünftige Anwendung von ERTAG in der stationären/ ambulanten Pflege ist möglich.

Literatur

Agrawal, A., & Ertel, W. (2018). Automatic Nursing Care Trainer Based on Machine Learning. KHD @ International Joint Conference on Artificial Intelligence - European Conference on Artificial Intelligence (Stockholm, Sweden), 53-59. http://ceur-ws.org/Vol-2148/paper08.pdf Frey, D., Rieger, S., Diehl, E., & Pinzon, L. C. E. (2018). Einflussfaktoren auf chronische Rückenschmerzen bei Pflegekräften in der Altenpflege in Rheinland-Pfalz [Factors Influencing Chronic Back Pain in Care Workers Attending to The Elderly in Germany]. Das Gesundheitswesen (Bundesverband der Ärzte des öffentlichen Gesundheitsdienstes (Germany)), 80(2), 172–175. https://doi.org/10.1055/s-0043-104693 Soylar, P., & Ozer, A. (2018). Evaluation of the prevalence of musculoskeletal disorders in nurses: A systematic review. Medicine Science | International Medical Journal, 1. https://doi.org/10.5455/medscience.2017.06.8747

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