Prognose des Studienerfolges im Fach Medizin : erste Ergebnisse ; Poster

Als Konsequenz der Änderung des Hochschulrahmengesetzes können deutsche Hochschulen einen Großteil Ihrer zur Verfügung stehenden Studienplätze in den Numerus-Clausus Fächern nach eigenen Kriterien vergeben. Die Identifizierung von Merkmalen, die im Zusammenhang mit dem Studienerfolg stehen, stellt daher ein aktuelles Forschungsthema dar. Ein längsschnittlich angelegtes Forschungsprojekt der Universität Frankfurt am Main soll prüfen, inwieweit kognitive und nicht-kognitive Merkmale wie gewichtete Einzelfachnoten, das Ergebnis eines fachbezogenen Kenntnistests oder bildungsbiographische Daten neben der Abiturdurchschnittsnote einen bedeutsamen Beitrag zur Prognose des Studienerfolges in den Anfangssemestern des Studiengangs Medizin leisten können. Im Wintersemester 05/06 wurde Studierenden des ersten Fachsemesters ein Test zur Erfassung naturwissenschaftlicher Vorkenntnisse (Nawik) der Bereiche Mathematik, Physik, Chemie und Biologie vorgelegt sowie die Abiturdurchschnittsnote erhoben. Als Indikator für den Studienerfolg im ersten Fachsemester wurde die Punktzahl in der Anatomieklausur heran gezogen. Die ersten Ergebnisse einer Stichprobe von N=140 Studierenden lassen substanzielle Korrelationen der Leistungen im Nawik sowie der Abiturdurchschnittsnote mit der Klausurleistung erkennen (r= 0,45, p< 0,01 bzw. r= -0,24, p<0,01). Eine schrittweise Regression weist insbesondere die Leistung im Test naturwissenschaftlicher Vorkenntnisse als vorhersagestarken Prädiktor aus. Die vorläufigen Ergebnisse werden anhand einer größeren Stichprobe geprüft. Weitere Auswertungen zur Bedeutsamkeit von Einzelfachnoten und bildungsbiographischen Daten (wie das Ausmaß an Vorerfahrung in medizinischen Bereichen) für den Studienerfolg laufen derzeit

Admissions criteria and success in medical fields of study

Seit dem Sommersemester 2006 führt der Fachbereich Medizin der J. W. Goethe – Universität kontinuierlich eine Analyse über den Zusammenhang der Oberstufen- und Abiturprüfungsnoten mit den Studiumserfolgen bei den Frankfurter Medizinstudierenden durch. Den Rahmen hierfür bildet das Projekt Studierendenauswahl zur Identifizierung und Validierung geeigneter Prädiktoren des Studienerfolgs zur universitären Auswahl (60 Prozent der Studiumsplätze in den ZVS-Fächern unterliegen der direkten Vergabekompetenz der Hochschulen). Wir präsentieren in dieser Kommunikation die Ergebnisse einer retrospektiven Datenerhebung bei den Studierenden im klinischen Studienabschnitt, welche Kurse zur Erlangung der Hochschulreife ausgewählt wurden (n=700). Hintergrund für dieses Vorgehen ist die Vermutung, dass zwischen der Kurswahl und dem Studienerfolg ein unmittelbarer Zusammenhang besteht. Die Studienleistungen wurden auf der Basis von fachbereichseigenen Prüfungen (vorklinische und klinische Leistungsnachweise) durch die Ergebnisse in den Staatsexamina identifiziert. Des Weiteren sollte geklärt werden, wie viele Leistungskurskombinationen – bedingt durch die Vorgaben des deutschen Oberstufensystems – vorliegen. Erste Auswertungen geben zu erkennen, dass die Korrelation zwischen den erreichten Punkten der individuellen Schulfächer (Mathematik, Biologie, Chemie, Deutsch und Englisch) und den Ergebnissen im 1.Abschnitt der ärztlichen Prüfung deutlich fachabhängig sind. Das Gleiche gilt für die Leistungskurswahl: Die große Anzahl verschiedener Leistungskurskombinationen (bei 700 Studierenden über 80) zeigt ausgesprochen variable Korrelationen mit den Leistungen im 1. Abschnitt der Ärztlichen Prüfung. Dabei ist die Leistungskurskombination Mathematik + Englisch nach unserer gegenwärtigen Analyse der beste Prädiktor für Erfolg im Medizinstudium. Diese Ergebnisse könnten in naher Zukunft als Basis des universitären Auswahlverfahrens für Medizinstudierende dienen

Effects of soil organic matter properties and microbial community composition on enzyme activities in cryoturbated arctic soils

Enzyme-mediated decomposition of soil organic matter (SOM) is controlled, amongst other factors, by organic matter properties and by the microbial decomposer community present. Since microbial community composition and SOM properties are often interrelated and both change with soil depth, the drivers of enzymatic decomposition are hard to dissect. We investigated soils from three regions in the Siberian Arctic, where carbon rich topsoil material has been incorporated into the subsoil (cryoturbation). We took advantage of this subduction to test if SOM properties shape microbial community composition, and to identify controls of both on enzyme activities. We found that microbial community composition (estimated by phospholipid fatty acid analysis), was similar in cryoturbated material and in surrounding subsoil, although carbon and nitrogen contents were similar in cryoturbated material and topsoils. This suggests that the microbial community in cryoturbated material was not well adapted to SOM properties. We also measured three potential enzyme activities (cellobiohydrolase, leucine-amino-peptidase and phenoloxidase) and used structural equation models (SEMs) to identify direct and indirect drivers of the three enzyme activities. The models included microbial community composition, carbon and nitrogen contents, clay content, water content, and pH. Models for regular horizons, excluding cryoturbated material, showed that all enzyme activities were mainly controlled by carbon or nitrogen. Microbial community composition had no effect. In contrast, models for cryoturbated material showed that enzyme activities were also related to microbial community composition. The additional control of microbial community composition could have restrained enzyme activities and furthermore decomposition in general. The functional decoupling of SOM properties and microbial community composition might thus be one of the reasons for low decomposition rates and the persistence of 400 Gt carbon stored in cryoturbated material

The Interplay Between Affective Processing and Sense of Agency During Action Regulation

Sense of agency is the feeling of being in control of one's actions and their perceivable effects. Most previous research identified cognitive or sensory determinants of agency experience. However, it has been proposed that sense of agency is also bound to the processing of affective information. For example, during goal-directed actions or instrumental learning we often rely on positive feedback (e.g., rewards) or negative feedback (e.g., error messages) to determine our level of control over the current task. Nevertheless, we still lack a scientific model which adequately explains the relation between affective processing and sense of agency. In this article, we review current empirical findings on how affective information modulates agency experience, and, conversely, how sense of agency changes the processing of affective action outcomes. Furthermore, we discuss in how far agency-related changes in affective processing might influence the ability to enact cognitive control and action regulation during goal-directed behavior. A preliminary model is presented for describing the interplay between sense of agency, affective processing, and action regulation. We propose that affective processing could play a role in mediating the influence between subjective sense of agency and the objective ability to regulate one's behavior. Thus, determining the interrelation between affective processing and sense of agency will help us to understand the potential mechanistic basis of agency experience, as well as its functional significance for goal-directed behavior

Climate and Vegetation.

<p>Climate data are derived from WorldClim database including mean annual temperature (MAT), maximum temperature of the warmest month (Tmax), minimum temperature of the coldest month (Tmin) mean annual range in temperature (MART) and mean annual precipitation (MAP).</p

Differences in microbial community composition in different horizons in arctic soils.

<p>Principal component analysis (PCA) with relative abundances of all PFLA biomarkers. Colors indicate different horizon categories: organic topsoil (O) is dark grey, mineral topsoil (A) is light grey, mineral subsoil (B) is white, and cryoturbated material (J) is black. Symbols indicate sites: circles Cherskiy, diamonds Logata, and triangles Tazovsky. Symbols are the mean values of the coordinates for the individual categories, derived from the PCA with individual samples (n = 101). Error bars are SE. Colors of PLFA markers indicate general markers (grey), gram-positive markers (red), gram-negative markers (orange), bacterial markers (blue) and fungal markers (green).</p

Properties of the microbial community.

<p>Total amount of PLFAs, fungi∶bacteria ratios and statistical results for the first three principal components derived from a PCA with relative abundances of all PLFA biomarkers. Values are mean values (± standard error) over all sites and for each horizon per site. Letters in parentheses indicate significantly different (P<0.05) groups between horizons derived from ANOVA and Tukey-HSD tests.</p