Evaluation des Lehrmoduls Transplantationsmedizin im Studiengang Humanmedizin an der Westfälischen Wilhelms-Universität

Die Lehrevaluation unterstützt Lehrende und Lernende in der Bewertung, Beurteilung und der Verbesserung der einzelnen Module. Das vorrangige Ziel dabei bildet die spezifische Kompetenzvermittlung und kontinuierliche Optimierung zur „guten Lehre“. Dazu wurde das Transplantationsmodul der WWU über 18 Semester evaluiert. Die Daten wurden mit den Fragestellungen „Welche Potentiale zur Verbesserung der Evaluation können identifiziert werden?“ und „Welche Empfehlungen zur Verbesserung der Lehre können sich aus den vorliegenden Daten der Evaluation ableiten lassen?“ ausgewertet. Die Ergebnisse aus mehr als 51.000 Evaluationsitems wurden digitalisiert, ausgewertet und mit der aktuellen Literatur in Bezug gestellt. Der Einsatz einer lernzielbasierten Evaluation auf Basis des NKML hingegen konnte spezifische Ergebnisse zum Lehr- und Lernerfolg messbar machen. Weiter stellt dieses ein gutes Instrument zur Verbesserung der Evaluation

Impact of Industrial Noise on Speech Interaction Performance and User Acceptance when Using the MS HoloLens 2

Even though assistance systems offer more potential due to the increasing maturity of the inherent technologies, Automatic Speech Recognition faces distinctive challenges in the industrial context. Speech recognition enables immersive assistance systems to handle inputs and commands hands-free during two-handed operative jobs. The results of the conducted study (with n = 22 participants) based on the counterbalanced within-subject design demonstrated the performance (word error rate and information transfer rate) of the HMD HoloLens 2 as a function of the sound pressure level of industrial noise. The negative influence of industrial noise was higher on the word error rate of dictation than on the information transfer rate of the speech command. Contrary to expectations, no statistically significant difference in performance was found between the stationary and non-stationary noise. Furthermore, this study confirmed the hypothesis that user acceptance was negatively influenced by erroneous speech interactions. Furthermore, the erroneous speech interaction had no statistically significant influence on the workload or physiological parameters (skin conductance level and heart rate). It can be summarized that Automatic Speech Recognition is not yet a capable interaction paradigm in an industrial context