Da problemlösendes Denken die Lücke zwischen vermitteltem Wissen und der Anwendung in der Praxis schließen kann, ist der Aufbau von Problemlösekompetenzen eine wichtige Forderung im Curriculum vieler Studiengänge. Zur Förderung von Problemlösekompetenzen bieten sich Fallsimulationen an, in denen ein problemorientiertes Szenario geschildert wird und Studierende eigenständig eine Lösung finden müssen. Dabei stellen sich verschieden Fragen bezüglich des Formates solcher Simulationen. Zum Beispiel können Informationen zum gegebenen Problem sequentiell oder holistisch präsentiert werden und das Problemlösen kann kooperativ oder individuell erfolgen. Des Weiteren stellt sich die Frage, welche Art von Feedback in Fallsimulationen integriert und wie dieses erstellt wird. Neben häufig genutzten statischen Musterlösungen, bieten Methoden aus der Künstlichen Intelligenz neue Möglichkeiten zur automatischen Erstellung von individuellem Feedback. Neben dem derzeitigen Forschungsstand bezüglich dieser Fragestellungen wird auch das Projekt FAMULUS vorgestellt, das versucht, Antworten auf diese Fragen zu geben.

Über die Autoren

Dr. Claudia Schulz ist Postdoctoral Researcher am Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Lab der Technischen Universität Darmstadt. Ihre Forschungsinteressen liegen in vielfältigen Methoden aus der Künstliche Intelligenz und deren Anwendung zur Unter-stützung von Entscheidungsfindung, Argumentation, und schlussfolgerndem Denken in Alltag und Bildung. Sowohl für ihre Forschung als auch ihre Lehre sowie ihr akademisches Engagement wurde sie mit Preisen ausgezeichnet. Zudem hat sie als Spezialistin für Künstliche Intelligenz bei „Outsmart Insights“ gearbeitet.

Dr. Michael Sailer ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Empirische Pädagogik und Pädagogische Psychologie der LMU München. Er studierte Pädagogik, Psychologie und Rechtswissenschaften mit dem Abschluss Magister Artium an der LMU München und an der University of Twente in den Niederlanden. Er promovierte in Psychologie über das Thema "Die Wirkung von Gamification auf Motivation und Leistung". Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf der Gestaltung von simulationsbasierten Ler-numgebungen, spielbasierten Lehr-Lernansätzen mit besonderem Fokus auf Gamification und Lernen mit digitalen Medien.

Dr. Jan Kiesewetter ist Psychologe und Postdoctoral Researcher und Forschungskoor-dinator am Institut für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin am Klinikum der LMU München. Seine Forschungsinteressen liegen in individueller und kooperativer klinischer Entscheidungsfindung, Führungskompetenz in der Medizin und Argumentati-on. Weiterhin ist er Vorsitzender des Ausschusses für Patientensicherheit und Fehlermanagement in der Gesellschaft für medizinische Ausbildung. Sowohl für seine Forschung als auch für seine Lehrtätigkeiten wurde er mit Preisen ausgezeichnet.

Dr. Christian M. Meyer ist Senior Researcher am Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Lab der Technischen Universität Darmstadt. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf interaktiven Lernverfahren und lexikalisch-semantischen Wissensdatenbanken sowie deren Einsatz in Bildung, Journalismus und den digitalen Kultur- und Geisteswissenschaften. Er leitet den Forschungsbereich D2 im DFG-Graduiertenkolleg „Adaptive Informationsaufbereitung aus heterogenen Quellen“ (AIPHES) und betreut eine Promotion zu intelligenten Informationssystemen. Außerdem koordiniert er das Forschungsdaten- und Wissenstransferprogramm des Kollegs und den Forschungsbereich „Writing Assistance and Language Learning“ am UKP Lab.

Prof. Dr. Iryna Gurevych ist Professorin für „Ubiquitäre Wissensverarbeitung“ (UKP Lab) im Fachbereich Informatik an der Technischen Universität Darmstadt. Sie betreibt Forschung im Bereich Natural Language Processing mit ihren vielfältigen Anwendungen in den Geistes-, Human- und Sozialwissenschaften. Sie ist Gründerin und Sprecherin des DFG-Graduiertenkollegs „Adaptive Informationsaufbereitung aus heterogenen Quellen“ (AIPHES) und Ko-Sprecherin des „Centrums für Digitale Forschung in den Geistes-, Sozial- und Bildungswissenschaften“ (CEDIFOR) in Darmstadt und Frankfurt.

Prof. Dr. Frank Fischer leitet den Lehrstuhl für Pädagogische Psychologie und Empirische Pädagogik an der LMU München. Er lehrt dort die Psychologie des Lehrens und Lernens in den Studiengängen der Psychologie, der Bildungswissenschaft/Pädagogik und des Lehramts. In der Forschung befasst er sich mit dem wissenschaftlichen Denken und Argumentieren, dem kollaborativen Lernen sowie mit dem Lernen mit digitalen Medien. Er war Direktor des Departments Psychologie und Dekan der Fakultät für Psychologie und Pädagogik der LMU. Seit 2009 ist er Sprecher des Munich Center of the Learning Sciences, an dem sich über 50 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus drei Hochschulen und 8 Fakultäten in interdisziplinären Projekten in der Lernforschung und in internationalen Master- und PhD-Studiengängen engagieren.

Prof. Dr. Martin Fischer, MME, ist Arzt und Master of Medical Education. Er ist der Direktor des Instituts für Didaktik und Ausbildungsforschung in der Medizin am Klinikum der LMU München. Er betreibt Forschung insbesondere in den Bereichen klinische Entscheidungsfindung, Wissenschaftskompetenz in der Medizin und interprofessionelle Ausbildung in der Medizin an der Schnittstelle zwischen Medizin, Pädagogik, Psychologie und Informationstechnologie. Er ist u.a. Projektleiter des Projekts FAMULUS – Förderung von Diagnosekompetenzen durch adaptive Online-Fallsimulationen in Medizin- und Lehramtsstudium, stellv. Sprecher und Projektleiter der DFG Forschergruppe COSIMA - Förderung von Diagnosekompetenzen in simulationsbasierten Lernumgebungen in der Hochschule. Zudem ist er seit 2011 der Präsident der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung und Ars-legendi Preisträger 2015.