Kompetenz-basierte Weiterbildung Was es ist, wo es herkommt und wie passt es nach Deutschland?
Bibliographic record
Abstract
Fragestellung: In Folge der neuen Weiterbildungsordnung (WBO) soll die kompetenzbasierte Weiterbildung (KBW) in Deutschland eingeführt werden. Nach diesen Vorgaben bescheinigt der Weiterbilder dem Weiterzubildenden die entsprechenden Kompetenzen, statt aktuell meist “Zahlen”. Andere Länder bilden Chirurgen bereits seit Jahren im Rahmen einer kompetenz-basierten Weiterbildung aus. Hier umfasst das Konzept der KBW allerdings weit mehr als die Bescheinigung einer “Kompetenz” anstelle einer “Anzahl” an Operationen. Um eine Übersicht über die kompetenz-basierte Weiterbildung zu geben, soll dieser Übersichtsvortrag folgendes aufzeigen: a) wie sich die KBW entwickelt hat, b) was KBW beinhaltet und c) wie sie in die Strukturen und das System der deutschen Weiterbildung passt. Methodik: KBW wurde in Kanada als Reaktion auf ein sich stark veränderndes Patientengut entwickelt. Basierend auf Fokus-Gruppen und Patientenbefragungen wurden erstrebenswerte Werte und Fähigkeiten definiert. Basierend auf diesen Werten wurde das Trainingssystem, die Ausbildung der Lehrenden, die Lernmethoden und Lernkontrollen angepasst. Den Inhalt der KBW stellt die folgende Verhältnispyramide dar: Abb.1 Verhältnispyramide zur Darstellung der Grundlagen von kompetenz-basierter Weiterbildung in der Chirurgie Die Struktur und das Weiterbildung System in Deutschland wurden anhand von Human Factor Methoden (Process Mapping; Hierarchical Task Analysis (HTA)) differenziert und mittels einem “Lovebug Diagram” in Bezug auf die Elemente der kompetenz-basierten analysiert. Hierzu wurden semi-strukturierte Interviews mit Stakeholdern der Weiterbildung und Weiterzubildenden geführt. Ergebnisse und Schlussfolgerung: In den Teilaspekten des “Lovebug Diagramm” Technologie, Organisation, Person, Aufgabe und Prozess stellt die aktuelle Weiterbildungsstruktur in Deutschland eine Herausforderung zur Implementation einer KBW dar. Das Weiterbildungscurriculum und die Weiterbildungsvoraussetzungen für Weiterbilder sind lückenhaft bezogen auf die Implementation von strukturierten Lehrinhalten, deren Supervision, Evaluation und Lernkontrolle. Aktuell erfolgt die Organisation der Weiterbildung in Deutschland in Strukturen, die sich wesentlich von den meisten Ländern unterscheiden, die bereits durch eine KBW ausbilden. Die Etablierung der KBW in diesen Ländern erfordert Personal, finanzielle Mittel und Lehr-/Lernstandards. Die Einführung einer KBW in Deutschland stellt eine große Herausforderung dar, da die eigentlich notwendigen Voraussetzungen bisher nicht geschafft wurden. Gerade deswegen sollte der Verbesserung der Weiterbildung von Chirurgen, die als der Faktor der Patientensicherheit der nächsten 30 Jahre diskutiert wird, größtes Interesse und Aufmerksamkeit gelten. Stichwörter: Weiterbildung, Kompetenz-basiert, Human Factors Publication History Article published online: 15 October 2020 © 2020. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".