MediWeCo Physio: "Digitale Medien können bei der Visualisierung von Bewegungsabläufen helfen"

Ursula Ohnesorge-Radtke

Ein wesentlicher Schwerpunkt in der Physiotherapie-Ausbildung liegt in der Vermittlung motorischer Fähigkeiten. Ein praxisnaher Unterricht, der die Möglichkeit bietet, die geforderten Fertigkeiten so realitätsnah wie möglich zu üben, ist deshalb unerlässlich. Traditionell wird dieses Ziel durch die "Vormachen-Nachmachen-Methode" erreicht. Nun eröffnen digitale Medien neue Möglichkeiten des selbstgesteuerten Lernens.

Gegenüber qualifizierungdigital.de geben Ulla Ohnesorge-Radtke (Projektleitung / Foto) und Martin Lemos (Projektmanagement, Mediendidaktik ) Auskunft über das im Juni 2016 mit dreijähriger Laufzeit gestartete Projekt "MediWeCo Physio", das von der RWTH Aachen koordiniert wird und die Ausbildung zum Physiotherapeuten bzw. zur Physiotherapeutin durch digitale Elemente verbessern soll.

qualifizierungdigital. de: Frau Ohnesorge-Radtke, Herr Lemos, welche Möglichkeiten bieten digitale Medien in der Physiotherapie-Ausbildung?

Ohnesorge-Radtke/Lemos: Die Ausbildung zum Physiotherapeuten bzw. zur Physiotherapeutin basiert in besonderem Ausmaß auf der Vermittlung praktisch-motorischer Fertigkeiten. Dabei kommt es nicht nur auf die richtige Durchführung motorischer und komplexer Bewegungsabläufe, sondern auch auf die Entwicklung von sensorischen Fähigkeiten wie Tiefensensibilität, taktile Wahrnehmung und Haptik an. Dass es hier einer besonderen Unterstützung bedarf, wird daran deutlich, dass im Laufe der Ausbildung immer wieder Schwierigkeiten bei der Umsetzung von demonstrierten Techniken erkennbar werden.

Martin Lemos im Portrait
Verantwortlich für Projektmanagement und Mediendidaktik: Martin Lemos. Foto: MediWeCo Physio

Digitale Medien können vor allem bei der Visualisierung von physiotherapeutischen Bewegungsabläufen helfen, wobei insbesondere Videos und Animationen ein visuelles Lernen ermöglichen und unterstützen. Interaktive Videos und Animationen bieten durch gezielte, didaktisch begründete Interaktionsangebote zusätzlich die Möglichkeit zum aktiven Lernen. Beispiele sind Videos mit Navigation, entscheidungsbasierte Videos, Videos mit integrierten Zusatzinformationen ("VideoPlus") oder integrierten Aufgaben ("Sandwich-Video") sowie Multiview-Videos.

Welche Rolle spielen die sogenannten "Smart Wearables" bei MediWeCo Physio?

Mit Hilfe von "Smart Wearables" - also Computertechnologien, die man am Körper trägt und die die Form eines Armbandes haben - sollen Bewegungs- und Muskelaktivitätsdaten der angehenden Therapeuten erfasst und in Verbindung mit der zu entwickelnden MediWeCo Physio-Lernsoftware ausgewertet werden. Auf Basis dieser Analyse erhalten die Lernenden ein unmittelbares und individuelles Feedback zu der von ihnen durchgeführten Fertigkeit, sogar ohne eine Überwachung durch eine Lehrkraft. Ebenso dienen diese Daten zur objektiven Leistungsbewertung der Lernenden während einer Prüfung. Die Daten können sowohl für formative als auch für summative Prüfungsformate genutzt werden.

Zur Erkennung und Bewertung der ausgeführten Bewegungen werden erstmals Methoden der Aktivitätserkennung (Human Activity Recognition, kurz "HAR") zur Unterstützung im Lehr- und Lernbereich der Physiotherapie eingesetzt. Hierzu wird das Smart Wearable "Myo" verwendet, das erste kommerziell verfügbare Armband zur Gestenerkennung mit EMG Sensoren. Der Einsatz der HAR umfasst folgende Arbeitsziele: Die Bewertung von Bewegungen als Einzel- und Gruppenfeedback. Individuelles, unmittelbares Feedback an die Lernenden als Selbsttest sowie individuelle, objektive Bewertung der Lernenden.

"Mit MediWeCo Physio ist die Erwartung verbunden, die Lernvoraussetzungen und -bedingungen in der physiotherapeutischen Ausbildung optimieren zu können"

Physiotherapeuth
Durch MediWeCo Physio sollen Lernprozesse individueller und flexibler gestaltet und aktives Lernen gefördert und gefordert werden. Foto: Thinkstock (Wavebreak Media Ltd)

Welche Vorteile bietet der Lehr- bzw. Lernansatz von MediWeCo gegenüber dem herkömmlichen Vormachen-Nachmachen-Konzept in der Physiotherapie-Ausbildung?

Mit MediWeCo Physio ist die Erwartung verbunden, die Lernvoraussetzungen und -bedingungen in der physiotherapeutischen Ausbildung optimieren zu können. Auf Seiten der Lernenden sollen Schwierigkeiten minimiert werden, die den korrekten Transfer vom Beobachten zum fehlerfreien Nachmachen erschweren. Weiterhin sollen die Bedingungen, praktische Fertigkeiten eigenständig üben zu können, optimiert werden. Den Lehrenden sollen verbesserte Instrumente zur objektiven Erfassung und Bewertung der Leistungen und werden.

MediWeCo Physio ist so konzipiert, dass ein lernerzentriertes, mobiles, situiertes und eigenständiges Lernen unterstützt wird. Hierdurch können Lernprozesse individueller und flexibler gestaltet und aktives Lernen gefördert und gefordert werden. So können Selbstlernphasen qualitativ besser mit Präsenzphasen verbunden werden, etwa durch interaktive Videos zur Visualisierung von Inhalten und Techniken, durch den Einsatz von Patientenvideos und virtuellen Übungspatienten, durch "inverted classroom"- oder "peer-to-peer"-Lernszenarien.

Durch den Einsatz eines "digitalen Assistenten", der die Lernenden bei der Durchführung der Übungen mittels Wearables anleiten, begleiten und bewerten soll, haben die Lernenden mehr Möglichkeiten, auf einem fachgerechten und qualitativ hochwertigen Niveau zu üben. Durch die Einbindung von Learning-Analytics kann die Erstellung von persönlichen Lernprofilen erfolgen und damit eine Unterstützung des individualisierten Lernens gefördert werden. Hiervon können insbesondere auch Personen mit individuellen Schwierigkeiten in ihren motorischen Fertigkeiten profitieren.

Die Standardisierung der Demonstration und die Objektivierung der Bewertung von Handlungsabläufen ist mit folgenden Vorteilen für Lernende und Lehrende verbunden: Einerseits erhalten Lernende ein Werkzeug, mit dem in informellen Lernphasen vergleichbare Lernbedingungen geschaffen und dadurch qualifiziert unterstützt werden. Andererseits erhalten Lehrende ein Instrument zur objektiveren Durchführung von Prüfungen und Bewertung von Leistungen.

MediWeCo_Physio
Digitale Medien helfen im Projekt MediWeCo Physio bei der Visualisierung von physiotherapeutischen Bewegungsabläufen. Foto: Alexandra Roth

Was hat es mit den Lern-Apps "Physio Learn" und "Physio Teach" auf sich?

Die Apps PhysioLearn und PhysioTeach bestehen aus mehreren Modulen. Sie enthalten eine Vielzahl von Einzelmedien in unterschiedlichen Formaten und beziehen sich dem mediendidaktischen Konzept entsprechend auf die verschiedenen Lernphasen. Die Anwendung PhysioLearn verfolgt zwei Ziele: die Darstellung der aufbereiteten Lerninhalte und die Begleitung der praktischen Übungen. PhysioLearn ist nach einem 3-Stufen Modell strukturiert: Lernen, Anwenden, Prüfen. Die Anwendung PhysioTeach umfasst die Visualisierung der Inhalte, aktivierende Elemente sowie Module zur objektiven Bewertung im Rahmen der Präsenzveranstaltung. PhysioTeach ist als 4-Stufen Modell geplant: Demonstrieren, Reflektieren, Begleiten, Prüfen.

In welcher Projektphase befindet sich MediWeCo Physio derzeit?

Die jetzige Projektphase ist durch drei Arbeitsschwerpunkte charakterisiert: die Medienentwicklung, die Lehr- bzw. Lernsoftwareentwicklung und die HAR-Softwareentwicklung. Dabei steht aktuell die Arbeit an der App "PhysioLearn" im Vordergrund.

Es wurden im ersten Schritt das Gesamtkonzept, die Struktur und das Design der App erstellt. Aktuell werden nun die Inhalte entwickelt, die interaktiven Videos produziert sowie die Tests zur Einstufung und Selbstüberprüfung erarbeitet. Parallel wird eine Learning Analytics Strategie entwickelt, die ein adaptives Lernen ermöglichen soll. Hierfür werden ausgewählte Nutzungsdaten pseudonymisiert erfasst und von der MediWeCo Physio-Software ausgewertet. Zur Überprüfung des eigenen Lernfortschritts soll in der nächsten Entwicklungsstufe eine personalisierte Darstellung der Daten für die Lernenden entwickelt werden.

Für die Bereitstellung eines "digitalen Assistenten" erfolgen Entwicklungsarbeiten am Gestenrekorder, an der Visualisierung der von den Wearables erfassten Daten sowie an der automatischen Fehlererkennung bei der Durchführung von praktischen Übungen durch maschinelles Lernen. Als nächster Schritt sollen aus den erkannten Fehlern in den Sensordaten Rückschlüsse gezogen und für die Lernenden als verständliche Hinweise umgesetzt werden - beispielsweise bei zu hohen Beschleunigungswerten in einzelnen Sensorachsen erhalten die Lernenden den Hinweis, dass eine falsche Armbeugung durchgeführt worden ist oder die Durchführungsgeschwindigkeit zu hoch ist.

Bildnachweis: MediWeCo Physio