title: Grundlagen der Mustererkennung in der radiologischen Diagnostik - Entwicklung und Evaluation eines studentischen Lernkurses
title: Fundamentals of pattern recognition in diagnostic radiology - Design and evaluation of a student learning course
Creators: name: Ong, Melissa Mey Lien
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: learning course
Radiologie
Lernkurs
Medizin, Gesundheit
Mustererkennung
radiology
Pattern recognition

description: Pattern recognition builds the
      foundation for radiological reports. There are several
      radiological patterns, which are based on a certain number of
      archetypes. The basis for the current study is the
      consideration, that humans have been able to program a
      computer to recognize certain patterns and categorize them by
      the implementation of computer aided diagnosis (CAD). This
      advancement lead to the hypothesis, that we should also have
      the ability to impart the basic principles of pattern
      recognition to radiology students. Therefore, the online
      learning course “Pattern recognition in diagnostic radiology
      2011“ has been de-signed. The novel learning course was
      implemented in the summer semester in 2011 in the setting of
      the radiology course “Imaging methods, radiation therapy and
      radiation protection“ for medical students in their first
      clinical year. Throughout the course, we evaluated to which
      extent the online course lead to an increase in test results
      in the small group seminars. In addition, we evaluated the
      students’ acceptance regarding the modified course concept
      and novel teaching method of pattern recognition: studying
      pattern recognition through classifications and transferring
      certain archetypes onto different structures, instead of
      memorizing different diagnoses. The online learning course
      includes 98 pages, 89 images, 16 questions and 3 tables. By
      means of especially developed classification organigrams for
      patterns in parenchymatous organs, tubular structures and
      visceral cavities, examples of different patterns were
      illustrated and explained. Evaluation of the learning course
      included its implementation in the small group seminars
      within the modified course concept. All of the students had
      four seminars with the prerequisite to work through
      Power-Point-Files beforehand. These files contained sample
      cases of typical radiological patterns. Within the seminars
      the students had to answer questions regarding these patterns
      using a TED-system. The small groups were divided into an
      intervention and a control group. After the first two
      seminars only the intervention group had access to the online
      learning course. The last two seminars included the same
      questions and served as a follow-up and evaluation of the
      students learning success. At the end of the radiology course
      the online learning course and the new didactic approach were
      evaluated by an online questionnaire. The test results of the
      intervention and control group, user-tracking data of the
      learning course and the online questionnaire were analysed
      with descriptive statistics. A total of 21 students have
      finished the online learning course. The comparison of groups
      did not show a significant difference in test results of the
      seminars. Furthermore, no correlation between the duration of
      working with the online course and test results could be
      observed. 59 of 61 students took part in the online
      questionnaire. About 50% of the students evaluated the
      learning course as “good“, one third as “satisfactory“.
      Almost 80% of the learning course content was rated as
      distinct and comprehensive. Previous knowledge in pattern
      recognition was rated as “inadequate“ in 79%. The new
      didactic approach of imparting pattern recognition appeared
      beneficial to most students. The question in dispute is, to
      what extent the test results reflect the actual learning
      success of the learning course. Analysis of the test results
      may imply that the learning course did not lead to a better
      understanding of pattern recognition. In reference to the
      different learning theories, e.g. behaviourism and
      cognitivism, there are several factors that influence
      learning. Some aspects of these learning theories are
      incorporated when learning new patterns. The fact that the
      actual test results did not meet our expectations does thus
      not mean that no transfer has taken place. Due to the fact,
      that most students favour the new didactic approach and rated
      the learning course as good, limiting factors such as
      procedural flaws and a small study population have to be
      considered when interpreting the test results. Hence, this
      study has to be valued as exploratory.
description: Mustererkennung bildet die
      Grundlage der radiologischen Bildbefundung. Es gibt
      verschiedene radiologische Muster, die auf eine bestimmte
      Anzahl von Grundmustern zurückzuführen sind. Hintergrund der
      hier vorgestellten Studie ist die Überlegung, dass der Mensch
      am Beispiel der Computer-assistierten-Diagnose in der Lage
      ist, einen Computer so zu programmieren, dass er bestimmte
      Grundmuster erkennt und einordnen kann. Dieser Fortschritt
      legt die Hypothese nahe, dass der Mensch ebenso fähig sein
      sollte, Studierenden die radiologische Mustererkennung zu
      vermitteln. Zu diesem Zweck wurde der Online-Lernkurs
      „Mustererkennung in der radiologischen Diagnostik 2011“
      entwickelt und im Sommersemester 2011 erstmals im Rahmen der
      Lehrveranstaltung „Bildgebende Verfahren, Strahlenbehandlung
      und Strahlenschutz I” eingesetzt. Dabei wurde untersucht,
      inwieweit die Bearbeitung des Lernkurses zu einer
      Ergebnisverbesserung im Kleingruppenunterricht führt. Zudem
      wurde die Akzeptanz der Studierenden bezüglich der neuen
      Vermittlung radiologischer Mustererkennung – Muster
      klassifiziert zu beschreiben und auf verschiedene Strukturen
      zu übertragen (Transferleistung), statt Diagnosen auswendig
      zu lernen – und des neuen Kurskonzeptes erhoben. Der Lernkurs
      beinhaltet 98 Seiten, 89 Abbildungen, 16 Testfragen und 3
      Tabel-len und wurde auf der k-med-Lernplattform für die
      Studierenden hochgeladen. Anhand speziell für den Lernkurs
      entwickelter Klassifikationsschemata für Muster an
      parenchymatösen Organen, tubulären Strukturen und
      Körperhöhlen wur-den den Studierenden unterschiedliche
      Musterbeispiele aufgezeigt und erläutert. Die Evaluation des
      Lernkurses umfasste die Einbindung in den
      Kleingruppenunterricht. Alle Studierende hatten vier
      Kleingruppenunterrichtstermine, welche die Bearbeitung von
      Power-Point-Präsentationen mit Beispiel-Fällen typischer
      radi-ologischer Muster voraussetzte. Innerhalb des
      Unterrichts sollten die Studierenden Fragen per TED-System
      beantworten. Die Kleingruppen wurden in eine Interventions-
      und Kontrollgruppe eingeteilt. Im Vergleich zur
      Kontrollgruppe hatte die Interventionsgruppe nach den ersten
      zwei Kleingruppenterminen Zu-gang zum Lernkurs. Die zwei
      letzten Kleingruppenunterrichtstermine dienten als
      Wiederholung und Überprüfung des Lernerfolgs, indem wiederum
      die gleichen Fragen per TED beantwortet werden sollten. Am
      Ende der Unterrichtsveranstaltung wurden der Online-Lernkurs
      und das neue Kurskonzept anhand eines Fragebogens evaluiert.
      Die Ergebnisse der beiden Gruppen, die user-tracking-Daten
      der Lernkursbearbeitung, sowie die Ergebnisse der Umfrage
      wurden mittels deskriptiver Statistik ausgewertet. Insgesamt
      haben 21 Studierende den Lernkurs bearbeitet. Die
      statistische Auswertung der Ergebnisse im
      Kleingruppenunterricht ergab im Gruppenver-gleich keinen
      signifikanten Unterschied. Darüber hinaus konnte keine
      Korrelation zwischen den TED-Wiederholungsergebnissen und der
      Bearbeitungsdauer des Lernkurses beobachtet werden. 59 von 61
      Studierenden haben an der Online-Evaluation teilgenommen.
      Insgesamt bewertete knapp die Hälfte der Studierenden den
      Lernkurs als „gut“ und ein Drittel mit „befriedigend“. Für
      knapp 80% waren die Inhalte des Lernkurses klar und
      verständlich. Vorkenntnisse bezüglich Mustererkennung lagen
      in 79% der Studierenden bei „ausreichend“ bis „mangelhaft“.
      Der neue Vermittlungsansatz von Mustererkennung wie es der
      Lernkurs zum Ziel hatte, erschien dem Großteil der Befragten
      als sinnvoll. Es stellt sich die Frage, inwiefern die
      Ergebnisse des Kleingruppenunterrichts den eigentlichen
      Lerneffekt durch den Lernkurs widerspiegeln. Wertet man die
      reinen Ergebniszahlen aus, könnte man annehmen, dass der
      Lernkurs zu keinem besseren Verständnis bezüglich
      Mustererkennung geführt hat. In Bezug auf das Erlernen von
      Mustern fließen mehrere Aspekte der Lerntheorien
      Behaviorismus und Kognitivismus ein, welche postulieren, dass
      Lernen durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst wird. Die
      Entwicklung von Transferleistungen spielt dabei eine große
      Rolle. Dass das Testergebnis nicht mit den Erwartungen
      übereinstimmt, heißt dementsprechend nicht zwingend, dass
      keine Transferleis-tung stattgefunden hat. Aufgrund der
      Tatsache, dass die Studierenden den neuen Ansatz der
      Vermittlung befürworteten und die Mehrzahl den Lernkurs als
      „gut“ bewerteten, sollte man limitierende Faktoren wie Mängel
      in der Durchführung des Kleingruppenunterrichts und die
      relativ geringe Anzahl der Studieren-den der Fallgruppe bei
      der Interpretation der Ergebnisse berücksichtigen und die
      Studie als explorativ werten.