DiViFaG

Digitale und Virtuell unterstützte Fallarbeit in den Gesundheitsberufen

Projektbeschreibung

"DiViFaG - Digitale und Virtuell unterstützte Fallarbeit in den Gesundheitsberufen" ist ein vom BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) gefördertes Kooperationsprojekt der dritten Förderlinie zur dirgitalen Hochschulbildung (Förderkennzeichen: 16DHB3013). Das dreijährige Projekt ist am 01.01.2020 gestartet. Die Kooperation findet zwischen der Fachhochschule Bielefeld, der Universität Bielefeld, der Hochschule Osnabrück (Campus Lingen) und der Hochschule Emden/ Leer statt. An der Hochschule Osnabrück wird das Teilprojekt "DiViFaG - Pflegewissenschaft hat Bachelor Pflege dual im interdisziplinären Blick" umgesetzt.

Das Ziel des Projektes ist, die Entwicklung eines transferfähigen und digitalen Konzeptes, das problemorientierte Fallarbeit, innovative Mensch-Technik-Interaktion und ortsunabhängiges Lernen vereint. Im weiteren Fokus steht die Förderung der interprofessionellen Zusammenarbeit zwischen Pflege und Medizin. In dem Vorhaben sollen insgesamt ca. zehn Fallszenarien entwickelt werden, in denen Basisfertigkeiten mit einem interprofessionellen Schwerpunkt mithilfe von VR (Virtual Reality)-Simulationen und weiteren digitalen Medien erlernt werden sollen. Zur Erstellung der fiktiven Fälle, nutzen wir echte Fallgeschichten und Patientenakten aus der Praxis, die eine starke Authentizität der Fallkonstruktionen gewährleisten und folglich zu einem hohen Lernerfolg führen.      

Für die Bedarfserhebung und Evaluation sind Einzelinterviews, Gruppeninterviews, Workshops und Fragebögen angedacht. Als Ergebnis soll ein interprofessionell, interdisziplinär und hochschulübergreifend entwickeltes fachdidaktisches Konzept als Open Educational Ressource (OER) zur Verfügung gestellt werden. Nach Beendigung der Projektlaufzeit werden die erarbeiteten Fallszenarien an den jeweiligen Einrichtungen fest in das Curriculum integriert, sodass die Nachhaltigkeit der Ergebnisse auf zwei Arten gesichert ist.

Aktuelles

Projektposter

Diese Datei beinhaltet das wissenschaftliche Poster zum Projekt DiViFaG. Das Poster gibt einen Überblick über das Forschungsvorhaben (Stand August 2020).
Diese Datei beinhaltet das wissenschaftliche Poster zum Projekt DiViFaG. Das Poster gibt einen Einblick in die Bedarfsanalyse und das erste Lehr-/ Lernszenario an der Hochschule Osnabrück (Stand Oktober 2021).

Poster der Projektpartner

Diese Datei beinhaltet das wissenschaftliche Poster zum Projekt DiViFaG mit dem Fokus der Bedarfsanalyse der medizinischen Fakultät, Universität Bielefeld (Stand 2021).

Kooperationspartner

Fachhochschule Bielefeld

Projektleitung

Prof.´in Dr. med. Annette Nauerth

Teilprojektleitung

Prof. Dr. Katja Makowsky
Dipl.-Berufspäd. (FH) Christiane Freese

Hochschule Osnabrück, Campus Lingen
Fakultät Management, Kultur und Technik

Teilprojektleitung

Prof.´in Dr. rer medic. Stefanie Seeling

Universität Bielefeld
Fakultät für Erziehungswissenschaft

Teilprojektleitung

Prof.´in Dr. Anna-Maria Kamin

Projekthomepage

Universität Bielefeld
Medizinische Fakultät

Teilprojektleitung

Prof.´in Dr. med. Claudia Hornberg,
Rebecca Lätzsch
und Ivonne Wattenberg

Hochschule Emden/ Leer

Teilprojektleitung

Prof. Dr. Thies Pfeiffer

(von links) Lisa Nagel, Urszula Hejna, Anika Varnholt, Rebecca Lätzsch, Christiane Freese, Ivonne Wattenberg, Prof.´in Dr. Annette Nauerth, Leonard Meyer, Carolin Hainke, JProf.´in Dr. Anna-Maria Kamin, Melanie Wilde, Prof. Dr. Thies Pfeiffer

Praxispartner

Die atacama blooms GmbH & Co. KG, Bremen, ist Anbieter einer digitalen, interdisziplinären Pflegeklassifikation. Diese wird in der Software apenio verwendet und im Projekt DiViFaG für unser virtuelles Krankenhaus genutzt.
Mit der Pflegedokumentationssoftware apenio der gleichnamigen Firma apenio GmbH & Co. KG, Bremen, werden die Beispielfälle in unseren Lernmodulen vollständig und praxisnah in ihren Verläufen dokumentiert, von der Aufnahme bis zur Entlassung.
Durch die Unterstützung des Bonifatius Hospitals in Lingen, erhilten wir den Zugang zu anonymisierten Patientendaten, die wir anschließend mit Geschichten interviewter Betroffener kreuzten. So können wir die Rückverfolgung jeglicher Personen ausschließen und die Studierenden trotzdem an authentischen sowie realen Patientenfällen lernen lassen.