Grundlagen der KI-Kompetenz und Didaktik
Verständnis zentraler Konzepte der Künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen
Didaktische Grundlagen zur Vermittlung von KI-Inhalten an medizinisches Fachpersonal
Einsatz aktiver Lernformate, Fallstudien und Simulationen in der KI-Lehre

Curriculumsentwicklung und Integration medizinischer KI
Entwicklung KI-gestützter Unterrichtsmodule für die medizinische Aus- und Weiterbildung
Verknüpfung klinischer Inhalte mit Data Science und digitalen Schlüsselkompetenzen
Anpassung der Lehre an ethische Standards, Leitlinien und evidenzbasierte Praxis

Technologien und Plattformen für die KI-Lehre im Gesundheitsbereich
Überblick über medizinische KI-Tools, Lernanalytik und Bildungstechnologien
Nutzung virtueller Patient:innen, digitaler Zwillinge und ML-Simulationen im Unterricht
Best Practices für Online-, Hybrid- und Präsenzformate in der Erwachsenenbildung

Kompetenzmessung und Leistungsbewertung
Gestaltung formativer und summativer Prüfungen zum KI-Verständnis
Kompetenzorientierte Lehransätze für klinische und technische Fähigkeiten
Feedbackmethoden und digitale Tools zur Lernstandsüberprüfung

Ethik, Kommunikation und Befähigung in der KI-Ausbildung
Vermittlung eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI, Transparenz und Patientensicherheit
Thematisierung von Bias, Datenschutz und ethischen Fragestellungen in der Medizin
Befähigung von Fachkräften zur kritischen Bewertung und Anwendung von KI in der Praxis

Abschlussprojekt
Entwicklung und Durchführung eines individuellen KI-Schulungsmoduls für medizinisches Personal