berufsbegleitend
Simulation gewinnt in Aus-, Fort- und Weiterbildung unterschiedlicher Disziplinen des Health Care Sektors zunehmend an Bedeutung. In geschützten und sicheren Lernumgebungen werden dabei reale und potenzielle Situationen trainiert. Das interprofessionelle Masterprogramm Simulation in Health Care (I-SIM) vermittelt in einem Simulationszentrum vertiefte didaktische, technologische und wissenschaftliche Kompetenzen für Lehre, Praxis, Forschung und Entwicklung. In Kooperation mit dem InPASS Institut erwerben Absolvent*innen zusätzlich zum Masterabschluss ein Zertifikat als CRM Simulationsinstruktor*in.
Master of Science (Continuing Education) MSc (CE)
Studiengangsbeitrag
Einmalzahlung 14.000€1
+ ÖH Beitrag
Bewerbung Wintersemester 2026/27
02. März 2026 - 30. Juni 2026
20
Hochschule Campus Wien
1Alternativmodell für Semesterraten € 3.605,– pro Semester (sofern zutreffend)
* Vorbehaltlich der Genehmigung durch die entsprechenden Gremien bzw. die AQ Austria.
Eine Großzahl an Online-Lehrveranstaltungen kombiniert mit Praxiseinheiten im hochmodernen SimLab der HCW: Studienprogrammleiterin Simone Grandy aus dem Department Angewandte Pflegewissenschaft fasst zusammen, was das I-SIM Masterprogramm Studierenden bietet.
Von interprofessionellen Expert*innen konzipiert – für Studierende aus verschiedenen Professionen: Andrea Horvath, Lehrende und Mitglied des Entwicklungsteams, darüber, welche Technikelemente Simulationen zukunftsweisend unterstützen.
Studierende des I-Sim-Masterprogramms erwartet eine große Technikkomponente. Was das konkret bedeutet, erläutert Lehrende und KI-Expertin Andrea Horvath.
Das SimLab der HCW ermöglicht auf 3.000 m² Simulationen in verschiedenen Settings. Wie Studierende im I-SIM Masterprogramm davon profitieren, fasst Simon Stöhle, Leiter des SimLabs, zusammen.
Simon Ströhle ist Leiter des SimLabs der HCW und hat das I-SIM Masterprogramm mitentwickelt. Er erklärt, was ihm dabei besonders wichtig ist.
I wie „interprofessionell“ – welche Besonderheiten das viersemestrige Weiterbildungsstudium bereithält, erfahren Sie von Studienprogrammleiterin Simone Grandy aus dem Department Angewandte Pflegewissenschaft.
Sie möchten Lernen im Health Care Sektor neu denken und die Zukunft der Patient*innen-, Klient*innen- und Bewohner*innensicherheit aktiv mitgestalten. Simulation begeistert Sie als strukturierte Lernaktivität, die reale oder potenzielle Situationen aus Ausbildung und Praxis im Health Care Sektor abbildet und dazu beiträgt, Wissen, Fähigkeiten und Haltungen in einer realitätsnahen, sicheren Lernumgebung zu entwickeln, zu vertiefen und zu reflektieren. Sie bringen ein offenes Mindset für die Zusammenarbeit mit verschiedenen Professionen, für innovative Lehr- und Lernansätze und technologische Aspekte der Simulation mit – von der Arbeit im Simulationszentrum über die Entwicklung virtueller Simulationen bis hin zum reflektierten Einsatz von KI in Forschung, Entwicklung und Umsetzung von Simulation. Das Programm richtet sich an Expert*innen unterschiedlicher Fachrichtungen, die Simulation im Health Care Sektor aus ihrer jeweiligen fachlichen Perspektive weiterentwickeln, beforschen oder praktisch umsetzen möchten.
Sie lernen von Beginn an in Realsituationen: Bei unseren Kooperationspartner*innen oder in unseren top ausgestatteten Simulationsräumen.
In interdisziplinären Forschungsprojekten sammeln Sie Erfahrungen und lernen von anderen.
Setzen Sie Ihre Basisausbildung mit einzigartigen Weiterbildungsangeboten für zukunftsträchtige Berufsfelder fort.
Die fachliche Zugangsvoraussetzung ist gemäß §9 Abs. 7 FHG
und zusätzlich
eine mind. 2-jährige facheinschlägige Berufserfahrung.
Das erforderliche Sprachniveau gemäß dem Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen für Sprachen (GER) beträgt mindestens
Die Lehrveranstaltungen finden je nach Modul und Lehrveranstaltung auf Deutsch oder Englisch statt.
Bewerber*innen, deren erforderliche Urkunden zur Bewerbung nicht aus Österreich stammen, benötigen je nach Staat gegebenenfalls eine Beglaubigung, damit sie die Beweiskraft inländischer öffentlicher Urkunden haben. Informationen zu den jeweils vorgeschriebenen Beglaubigungen finden Sie hier im PDF.
Für Dokumente, die weder auf Deutsch noch auf Englisch verfasst sind, ist eine Übersetzung durch eine*n allgemein beeidigte*n und gerichtlich zertifizierte*n Dolmetscher*in erforderlich. Ihre Originaldokumente sollten vor der Übersetzung alle erforderlichen Beglaubigungsstempel aufweisen, damit die Stempel ebenfalls übersetzt werden. Die Übersetzung muss mit dem Originaldokument oder einer beglaubigten Kopie fest verbunden sein.
Laden Sie im Zuge Ihrer Online-Bewerbung Scans Ihrer Originaldokumente inklusive aller erforderlichen Beglaubigungsvermerke hoch. Bei nicht deutsch- oder englischsprachig ausgestellten Dokumenten müssen zudem Scans von den dazugehörigen Übersetzungen hochgeladen werden. Über die Gleichwertigkeit internationaler (Hoch-)Schulabschlüsse entscheidet die Studiengangs- bzw. Studienprogrammleitung. Die Prüfung Ihrer Dokumente ist daher ausschließlich im Zuge des laufenden Bewerbungsverfahrens möglich.
Ihr Weg zum Studium an der Hochschule Campus Wien beginnt mit der Registrierung auf unserer Bewerbungsplattform. In Ihrem Online-Account können Sie direkt mit der Bewerbung starten oder einen Reminder aktivieren, wenn die Bewerbungsphase noch nicht begonnen hat.
Identitätsnachweis
Staatsbürgerschaftsnachweis
Ein Staatsbürgerschaftsnachweis ist nur erforderlich, wenn Sie als Identitätsnachweis einen österreichischen Führerschein oder Aufenthaltstitel hochgeladen haben. Bei ausländischen Dokumenten bitte gesammelt in einer Datei hochladen:
Nachweis über eine Namensänderung, falls zutreffend
Nachweis über die Erfüllung der fachlichen Zugangsvoraussetzung
Wenn Sie Ihr Studium noch nicht abgeschlossen haben, laden Sie bitte einen Nachweis über alle bisher im Zuge des facheinschlägigen Studiums absolvierten Lehrveranstaltungen inkl. ECTS-Credits hoch.
Deutsch Niveau B2 - Sprachnachweis
Für die Zulassung sind Deutschkenntnisse auf zumindest Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) nachzuweisen.
Als Nachweis gilt:
Englisch Niveau B2 - Sprachnachweis
Für die Zulassung sind Englischkenntnisse auf zumindest Niveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens für Sprachen (GER) nachzuweisen.
Als Nachweis gilt:
Motivationsschreiben auf Deutsch
Tabellarischer Lebenslauf auf Deutsch
Nachweis über die facheinschlägige Berufstätigkeit
Bitte laden Sie einen Nachweis über Ihre facheinschlägige Berufstätigkeit hoch:
Das Aufnahmeverfahren besteht aus 2 Stufen. Die erste Stufe ist Ihre Online-Bewerbung. Anhand der eingereichten Unterlagen wird die Erfüllung der formalen Zugangsvoraussetzungen überprüft. Der zweite Schritt ist ein persönliches Aufnahmegespräch, in dem wir mehr über Ihre Motive, Fähigkeiten und Kenntnisse erfahren möchten.
Es sind noch Fragen zum Studium offen geblieben?
Vereinbaren Sie mit der Administration unter pflege@hcw.ac.at einen Termin und Sie erhalten einen persönlichen Beratungstermin mit der Lehrgangsleitung via Zoom.
Die Programmleitungen informieren und beraten auch in regelmäßigen (Online)-Infosessions und bei Live-Terminen.
Teilnahme über den Zoom-Link, für alle Termine gilt derselbe Link. (Meeting-ID: 918 888 9117)
Sollten Sie zur Teilnahme an den Online-Infosessions noch Fragen haben, wenden Sie sich bitte an pflege@hcw.ac.at
12.-15.3.2026, BeSt Wien, Messe Wien - Halle C, Trabrennstraße, 1020 Wien
20.3.2026, Open House der Hochschule Campus Wien, Favoritenstraße 222-232, 1100 Wien
Einmalzahlung € 14.000,-
Rund 4 Wochen vor Beginn des ersten Semesters fällig.
Semesterrate € 3.605,-
Jeweils rund 4 Wochen vor Semesterbeginn fällig.
Gesamtbetrag € 14.420,-
Für Akademische Hochschullehrgänge, Masterprogramme sowie für Kurse und Seminare können finanzielle Beihilfen beantragt werden.
Infos zu Förderstellen finden Sie unter Förderungen und Stipendien
Interprofessionell, international und innovativ: Der Master I-SIM stellt Simulationen in Health Care in den Mittelpunkt und bietet zudem einen starken Technik-Fokus. Die Praxiseinheiten absolvieren Studierende im hochmodernen SimLab, das mit einer Fläche von über 3.000m2 ein ganzes Stockwerk an der Hochschule umfasst.
Die Hochschule Campus Wien ist derzeit die einzige Hochschule im deutschsprachigen Raum, die ein Masterprogramm in Simulation in Health Care anbietet und ermöglicht somit eine höhere Qualifizierung für Absolvent*innen unterschiedlicher Fachrichtungen. Die Präsenzlehre findet im hochmodernen Simulationszentrum der Hochschule Campus Wien statt und wird durch einen hohen Anteil digitaler Lehrfomate (rund 70%) ergänzt. Das macht das Studieren aus dem gesamten deutschsprachigen Raum möglich. Damit bietet sich Studierenden die Chance, sich über die Disziplinen und nationale Grenzen hinweg zu Simulation im Health Care Sektor hier in Wien auszutauschen und zu vernetzten.
Im Zentrum des Studiums stehen innovative Lehrmethoden und Best-Practice-Beispiele aus der Lehre. In interprofessionellen F&E-Projekten können Sie die anwendungsorientierte Forschung in der Praxis kennenlernen und wertvolle Kontakte für Ihre berufliche Zukunft knüpfen. Ihr Feedback ist uns wichtig: Auf Basis von kontinuierlicher Begleitevaluation und gezielten Evaluationsstudien für neue Formate entwickeln wir Ausbildungsinhalte weiter.
Ein großes Potenzial liegt in unserem großen nationalen und internationalen Netzwerk sowie in der Kooperation unserer unterschiedlichen Departments in Lehre und Forschung. Mit nahezu 70 Studienprogrammen in sieben Departments ist die Hochschule Campus Wien die größte und vielfältigste Fachhochschule/Hochschule für Angewandte Wissenschaften in Österreich. Nachdem wir bereits 2008, als erste FH in Österreich, das Bachelorstudium Gesundheits- und Krankenpflege gestartet hatten, besitzen wir heute eine umfangreiche Expertise und haben uns ein großes Netzwerk im Health Care Sektor aufgebaut.
Das Programm umfasst sechs zentrale Schwerpunkte:
Die Studierenden zeigen professionelle Integrität als essentiellen Bestandteil ihres professionellen Handelns und reflektieren deren Bedeutung in Entscheidungs- und Interaktionsprozessen in Simulationen.
Die Studierenden analysieren die Bedeutung psychologischer Sicherheit im Simulationskontext und wenden Methoden zu deren Förderung gezielt an.
Die Studierenden begegnen sowohl erwarteten als auch unerwarteten Ergebnissen von Simulationen mit professioneller Neugier und konstruktiver Reflexion, analysieren deren Bedeutung für ihr Handeln und entwickeln Strategien für einen reflektierten, lernorientierten Umgang.
> Grundprinzipien des Improvisationstheaters: (Ja genau Und, Freude am Scheitern, let your partner shine)
> Techniken zur Verwandlung von Fehlern und Scheitern in etwas Positives/in Chancen
> Kennenlernspiele
> Aufwärmübungen aus dem Bereich Improvisationstheater
> Selbst- und Fremdwahrnehmungsübungen.
> szenische Übungen im Plenum
Die Studierenden analysieren und reflektieren verbale und nonverbale Kommunikationsprozesse im improvisierten szenischen Handeln und leiten daraus Strategien für eine konstruktive, kooperative Interaktion in komplexen sozialen Situationen ab.
Die Studierenden wenden improvisationstheatrale Techniken an, um Fehler, Scheitern und Unsicherheit systematisch in Lern- und Entwicklungschancen zu transformieren.
Die Studierenden gestalten psychologisch sichere Gruppensettings und evaluieren deren Wirkung auf die soziale Kohäsion des Plenums.
Vorlesung, Kleingruppenübungen
Immanente Leistungsüberprüfung: Anwesenheit und aktive Mitarbeit
> Boal, A. (2019). THEATRE OF THE OPPRESSED. PLUTO Press.
> Johnstone, K. (2006). Theaterspiele: Spontaneität, Improvisation und Theatersport (6. Aufl.). Alexander-Verl.
> Dixon, R. (2000). Im Moment: Theaterkunst, Improtheater - Reflexionen und Perspektiven. Impuls-Theater-Verl. / Buschfunk.
> Lösel, G. (2004). Theater ohne Absicht: Impulse zur Weiterentwicklung des Improvisationstheaters; [ein Herz-, Hand-und Hirnbuch für Improvisationstheater]. Impuls-Theater-Verlag.
> Lösel, G. (2014). Das Spiel mit dem Chaos: Zur Performativität des Improvisationstheaters (Vol. 56). transcript Verlag.
> Spolin, V. (1997). Improvisationstechniken für Pädagogik, Therapie und Theater (5. Aufl.). Junfermann.
> Tavares, G. (2012). Improv for everyone. M & L Books.
Deutsch
< Grundlagen für die Teilnahme an Simulationen: Denkweise, Normen und patient*innen-/klient*innenzentrierte Orientierung; Integrität über bloße Compliance hinaus.
< Berufliche Integrität als Kernelement der professionellen Praxis
< Einführung in die erforderliche Denkweise für eine effektive Teilnahme an simulationsbasierter Ausbildung: Integrität, Würde, psychologische Sicherheit, klare Grenzen; inklusive verbale und nonverbale Kommunikation.
< Reflexion über ethische Standards und deren Relevanz in der Simulation: Ethische/professionelle Rahmenbedingungen: Prinzipien und fachspezifische Kodizes; gemeinsame interprofessionelle Standards. Zentrale ethische Standards: Respekt, Vertrauen, Vertraulichkeit, professionelles Verhalten.
< Übertragung ethischer Prinzipien in konkrete Verhaltensweisen während der Simulation
< Demonstration des Verständnisses von Integrität in zwischenmenschlichen Interaktionen innerhalb von Simulationsumgebungen
Die Studierenden analysieren die ethischen und professionellen Rahmenbedingungen kritisch, die berufliche Integrität in der interprofessionellen Praxis leiten, und wenden diese Prinzipien in simulationsbasierten Szenarien begründet an.
Die Studierenden demonstrieren Verantwortung und Transparenz bei Entscheidungsprozessen in Simulationen und erläutern ihren Begründungsprozess zur Wahrung professioneller Integrität über disziplinäre Grenzen hinweg argumentativ.
Die Studierenden evaluieren den Einfluss persönlicher Werte, professioneller Kodizes und teamdynamischer Faktoren auf integritätsgeleitete Entscheidungsprozesse und passen ihr Handeln gezielt an, um Vertrauen, gegenseitigen Respekt und Patient*innenzentrierung in simulierten Settings sicherzustellen.
Die Studierenden integrieren Methoden der reflektierten Praxis, um die eigene Leistung in Simulationen systematisch zu analysieren, und identifizieren dabei den Einfluss professioneller Integrität auf Kommunikation, Rollenklarheit und interprofessionelle Zusammenarbeit.
Die Studierenden vertreten eine auf Integrität basierende Praxis in interprofessionellen Teams, indem sie konstruktives, evidenzbasiertes Feedback geben, das ethisches Handeln, psychologische Sicherheit und gemeinsame professionelle Verantwortung fördert.
Impuls Vorlesungen und interaktive Kurzinputs
Immanente Leistungsüberprüfung
Brown, M. E. L., Coker, O., Heybourne, A., & Finn, G. M. (2020). Exploring the Hidden Curriculum’s Impact on Medical Students: Professionalism, Identity Formation and the Need for Transparency. Medical Science Educator, 30 (3), 1107–1121.
Canadian Interprofessional Health Collaborative. (2024). CIHC Competency Framework for Advancing Collaboration 2024. www.cihc-cpis.com
INACSL Standards Committee, Xavier, N., Quinn, J., Amidon, B., Barnes, R., Bronson, S., & Dunning, L. (2025a). The impact of professional integrity on simulation learning outcomes: A systematic review. Clinical Simulation In Nursing, 101.
INACSL Standards Committee, Xavier, N., Quinn, J., Amidon, B., Barnes, R., Bronson, S., & Dunning, L. (2025b). Healthcare Simulation Standards of Best Practice® Facilitation. Clinical Simulation In Nursing, Volume 105, 101778
Interprofessional Education Collaborative. (2023, November 20). IPEC Core Competencies for Interprofessional Collaborative Practice. Version 3. www. ipecollaborative.org/ipec-core-competencies
Park, C. S, & Murphy, T. F. Code of Ethics Working Group, & Society for Simulation
in Healthcare. (2018). Healthcare Simulationist: Code of Ethics (pp. 1–12). https:
//www.ssih.org/SSH- Resources/Code- of- Ethics .
Society for Simulation in Healthcare, & Code of Ethics Working Group. (n.d.).
Healthcare Simulationist Code of Ethics . Society for Simulation in Healthcare Resources. Retrieved Nov 21, 2025, from www.ssih.org/SSH-Resources/ Code- of- Ethics
World Health Organization. (n.d.). WHO Code of Ethics . Retrieved Nov. 21, 2025, from www.who.int/publications/m/item/who- code- of- ethics
Englisch
< Grundlagen psychologischer Sicherheit: Begriffsdefinition; historische Entwicklung aus der Organisationspsychologie; Unterschiede zu Komfort (growth mindset vs. Wohlfühlatmosphäre).
< Modelle der psychologischen Sicherheit: Clark’s Vier‑Stufen‑Modell (Inclusion, Learner, Contributor, Challenger Safety) und Team‑Psychological‑Safety‑Skala; Just‑Culture‑Modelle in Health Care; Vergleich zu TeamSTEPPS und Crew Resource Management.
< Antezedenzien und Barrieren: Individuelle Faktoren wie proaktive Persönlichkeit, emotionale Stabilität, Lernorientierung; Team‑Faktoren wie inklusive Führung, Rollenklarheit, Peer‑Support; organisationale Einflüsse (Fehlerkultur, Machtstrukturen, Hierarchien, Diversity).
< Strategien zur Schaffung eines „safe container“: Prebriefing‑Techniken, Lernverträge, Vertrauensbildung; positive Wertschätzung, Non‑Verbale Kommunikation, Fragenstellen; Umgang mit Emotionen und Reaktanz; Wiederherstellung der Sicherheit nach Störungen.
< Debriefing und psychologische Sicherheit: Bedeutung von Sicherheit für effektive Reflexion; Balance zwischen Feedback und Schutz vor Gesichtsverlust; Modelle wie Good Judgment, PEARLS; Umgang mit defensivem Verhalten und Hierarchien.
< Soziologische und kulturbezogene Aspekte: Machtgefälle, Rollenbilder, Gender, Intersektionalität; Einfluss von organisationaler Kultur auf Fehlerbericht und „Speak‑up“; internationaler Vergleich.
< Andragogik und Lernen in sicheren Umgebungen: Andragogische Prinzipien (Selbststeuerung, Erfahrung, Relevanz, Praxisorientierung, respektvolle Haltung); Bedeutung von Reflexion, Feedback und Erfahrung für nachhaltiges Lernen.
< Evaluation von psychologischer Sicherheit: Anwendung von Instrumenten wie dem Team Psychological Safety Questionnaire; Beobachtungskriterien in Simulationen; Qualitätssicherung.
Die Studierenden analysieren theoretische Grundlagen, Einflussfaktoren und organisationale Barrieren psychologischer Sicherheit und bewerten deren Bedeutung für Lernprozesse, Teamdynamiken und Patient*innen-/Klient*innensicherheit.
Die Studierenden entwickeln evidenzbasierte Strategien zur Förderung psychologischer Sicherheit und setzen diese in Prebriefings, Briefings und Debriefings mithilfe strukturierter und impliziter Maßnahmen (z. B. Lernverträge, inklusives Führungsverhalten, aktives Zuhören) zielgerichtet ein.
Die Studierenden konzipieren und moderieren simulationsbasierte Lernsettings, die psychologische Sicherheit systematisch herstellen, und integrieren dabei Erkenntnisse der Soziologie, Psychologie und Andragogik zur Förderung von Reflexion und professionellem Lernen.
Die Studierenden reflektieren ihr eigenes Führungs- und Kommunikationsverhalten kritisch, identifizieren persönliche Trigger und Biases und leiten daraus professionelle Maßnahmen zur Weiterentwicklung sicherer Team- und Lernkulturen ab.
Die Studierenden übernehmen Führungsrollen in heterogenen Teams, kommunizieren wertschätzend und inklusiv und wenden Just-Culture-Prinzipien an, um verantwortungsvolle Lernumgebungen zu gestalten und strategische Entscheidungen im Teamkontext umzusetzen.
Impuls Vorlesungen und interaktive Kurzinputs
Immanente Leistungsüberprüfung: praktische Prüfung, Portfolio
Centres for Disease Control and Prevention. (2021). Principles of Adult Learning. CDC Learning Connection. www.cdc.gov/training/development/pdf/adultlearning-principles.pdf
Clark, T. R. (2020). The 4 Stages of Psychological Safety: Defining the Path to Inclusion and Innovation. Oakland, CA: Berrett Koehler.
Dong, C., Altshuler, L., & Colleagues. (2024). Psychological safety in health professions education: Insights and strategies from a global community of practice. Frontiers in Medicine, 11, Article 1508992. doi.org/10.3389/fmed.2024.1508992
Edmondson, A. C. (2019). The Fearless Organization: Creating Psychological Safety in the Workplace for Learning, Innovation, and Growth. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Kolbe, M., Eppich, W., Rudolph, J., Meguerdichian, M., Catena, H., Cripps, A., Grant, V., & Cheng, A. (2020). Managing psychological safety in debriefings: A dynamic balancing act. BMJ Simulation & Technology Enhanced Learning, 6(3), 164–171. doi.org/10.1136/bmjstel-2019-000470
Lateef, F. (2020). Maximizing learning and creativity: Understanding psychological safety in simulation-based learning. Journal of Emergencies, Trauma, and Shock, 13(1), 5–14. doi.org/10.4103/JETS.JETS_96_19
Rudolph, J. W., Raemer, D. B., & Simon, R. (2014). Establishing a safe container for learning in simulation: The importance of debriefing with good judgment. Simulation in Healthcare, 9(6), 339–349.
Vu, V., Buléon, C., Le, T. A., Lua, C. C. P., Martin, F., Minehart, R., & Macaire, P. (2025). Changing minds, saving lives: How training psychological safety transforms healthcare. BMJ Open Quality, 14(2), e003186. doi.org/10.1136/bmjoq-2024-003186
Deutsch
Die Studierenden wenden zentrale lerntheoretische Modelle der Berufspädagogik und Andragogik kritisch auf das simulationsbasierte Lernen an.
Die Studierenden formulieren überprüfbare Lernergebnisse für unterschiedliche Simulationstrainings und begründen diese theoriegeleitet.
Die Studierenden wenden Methoden wissenschaftlichen Arbeitens an, um eigene Fragestellungen zur jeweiligen Methode des simulationsbasierten Lernens evidenzbasiert zu bearbeiten.
Die Studierenden analysieren zentrale Lerntheorien (u. a. Behaviorismus, Konstruktivismus, sozial-kognitive Theorie, Cognitive Load Theory, Mastery Learning, Andragogik) und vergleichen deren Annahmen hinsichtlich ihrer Relevanz für die Gestaltung simulationsbasierter Lernprozesse.
Die Studierenden leiten aus lernpsychologischen, didaktischen und sozialwissenschaftlichen Theorien theoriegeleitete Gestaltungsprinzipien für Simulationen ab und bewerten deren Umsetzung, einschließlich Fortschrittsmodellen, Schwierigkeitsprogression, Feedbackformen, Fidelity-Entscheidungen sowie der Steuerung kognitiver Belastung.
Die Studierenden konzipieren simulationsbasierte Szenarien auf Basis differenzierter Lernziele und Leistungsniveaus und integrieren dabei psychologische (z. B. Motivation, Selbstwirksamkeit) und soziologische Faktoren (z. B. Rollen-, Machtstrukturen), um qualitativ hochwertige Lernumgebungen zu gestalten.
Die Studierenden evaluieren simulationsbasierte Lehr-Lern-Settings anhand strukturierter Kriterien (z. B. Bloom, Miller) und beurteilen den Lernerfolg theoriegeleitet auf den Ebenen Wissen, Anwendung, Analyse und Synthese, um die Qualität und Wirksamkeit der Simulation systematisch weiterzuentwickeln.
Vorlesung mit Übungen, interaktiven Elementen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Mündliche Prüfung
Bandura, A. (1977). Social learning theory. Prentice-Hall.
Centers for Disease Control and Prevention. (2021). Principles of adult learning. CDC Learning Connection. www.cdc.gov/training/development/pdf/adultlearning-principles.pdf
de Jong, T., & Sarti, L. (1994). Design and production of multimedia and simulation-based learning material. Kluwer Academic Publishers.
Felix, H. M., & Schertzer, K. (2022). Mastery learning in medical simulation. In StatPearls. StatPearls Publishing.
Felix, H. M., & Simon, L. V. (2022). Conceptual frameworks in medical simulation. In StatPearls. StatPearls Publishing.
Kolb, D. A. (1984). Experiential learning: Experience as the source of learning and development. Prentice Hall.
McGaghie, W. C., Issenberg, S. B., Cohen, E. R., Barsuk, J. H., & Wayne, D. B. (2011). Does simulation-based medical education with deliberate practice yield better results than traditional clinical education? Medical Education, 45(2), 171–183.
Squires, K., Heaney, S., Macdonald Wicks, L., Johnston, C., & Brown, L. (2024). Use of learning theories to guide simulation-based learning in allied health student professional placements: A narrative review. International Journal of Work-Integrated Learning, 25(2), 289–304.
Sweller, J., Ayres, P., & Kalyuga, S. (2011). Cognitive load theory. Springer.
Deutsch
Die Studierenden analysieren Bedeutung, Funktionen und Einsatzbereiche von Lernergebnissen im simulationsbasierten Lernen kritisch und bewerten deren Relevanz für die Gestaltung von Lehr-/Lernprozessen fundiert.
Die Studierenden formulieren kompetenzorientierte und überprüfbare Lernergebnisse theoriegeleitet und verknüpfen diese im Rahmen des Constructive Alignments mit geeigneten Lehr-/Lernaktivitäten und Assessments.
Die Studierenden berücksichtigen ethische und kontextsensitive Aspekte, insbesondere psychologische Sicherheit und Zielgruppenorientierung, bei der Formulierung von Lernergebnissen reflektiert und integrieren diese begründet in ihre Lernzielgestaltung.
Die Studierenden analysieren und bearbeiten bestehende Lernergebnisse theoriegeleitet und evaluieren deren Qualität im Kontext simulationsbasierter Lernumgebungen systematisch.
Flipped Classroom; Peer Review / Peer-Feedback; Case-Based Learning
Immanente Leistungsüberprüfung
Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives (Complete ed.). Longman.
Bergstermann, A., Cendon, E., Flacke, L. B., Friedrich, A., Hiltergerke, C., Schäfer, M., Strazny, S., Theis, F., Wachendorf, N. M., & Wetzel, K. (2013). Handreichung Lernergebnisse. Teil 1: Theorie und Praxis einer outcomeorientierten Programmentwicklung“ doi.org/10.25656/01:12984
Biggs, J. (1996). Enhancing teaching through constructive alignment. Higher Education, 32(3), 347–364. doi.org/10.1007/BF00138871
Kauffeld, S., Grote, S., & Frieling, E. (Hrsg.). (2009). Handbuch Kompetenzentwicklung. Schäffer-Poeschel.
Deutsch
> Überblick und vergleichende Zuordnung der INACSL-, SSH- und ASPE-Standards
> Formulierung messbarer Lernziele für simulationsbasierte Ausbildung durch Analyse und Integration der INACSL Outcomes & Objectives sowie der Kriterien für Simulationsdesign
> Wie Standards in Prüfungsinstrumente für Akkreditierungsnachweise umgesetzt werden; und/oder ein Standard-Audit für ein Simulationszentrum oder einen Kurs
> Formulierung gezielter Fragen zu Standards, Akkreditierung und Ergebnissen (z. B. Lernendenleistung, Patient*innen-/Klient*innensicherheit, Teamfunktion); grundlegende Recherche und Auffrischung der kritischen Bewertung
> Vertreten einer Position, gestützt auf Literatur, wie Standards/Akkreditierung den lokalen oder angestrebten Kontext beeinflussen
Die Studierenden vergleichen und kontrastieren zentrale Domänen der INACSL Healthcare Simulation Standards of Best Practice® (einschließlich der Cornerstones of Best Practice 2025), der SSH-Akkreditierungsstandards sowie der ASPE Standards of Best Practice (SOBP) und erläutern nachvollziehbar, wie diese Standards gemeinsam Qualität in simulations- und SP-basierter Lehre definieren.
Die Studierenden entwickeln und analysieren Lernergebnisse für eine interprofessionelle simulationsbasierte Lernaktivität, die explizit mit den INACSL-Standards zu Outcomes & Objectives, Simulation Design sowie Simulation-Enhanced Interprofessional Education (IPE) in Einklang steht.
Die Studierenden evaluieren die inhaltliche und konzeptionelle Passung zwischen ausgewählten INACSL-Standards (z. B. Operations, Outcomes & Objectives, Facilitation, Debriefing, Professional Integrity), den SSH Core- bzw. Teaching–Education-Standards sowie den ASPE-Standards.
Die Studierenden synthetisieren kritisch empirische Fachliteratur zu Standards in der Simulation mit Schwerpunkt auf interprofessioneller Ausbildung (IPE), um eine selbst definierte praxis- oder forschungsbezogene Fragestellung zur Simulationsqualität, zur SP-Methodik oder zur interprofessionellen Zusammenarbeit fundiert zu beantworten.
Die Studierenden entwickeln einen Implementierungsplan zur Anwendung der INACSL-, SSH- und ASPE-Standards im jeweiligen lokalen Ausbildungsprogramm und begründen ihre konzeptionellen Entscheidungen theorie- und evidenzbasiert.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung
INACSL Standards Committee. (2025). Preamble: Grounded in excellence: The Cornerstone Healthcare Simulation Standards of Best Practice®. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101774. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101774
INACSL Standards Committee. (2025). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Prebriefing: Preparation and briefing. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101777. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777
INACSL Standards Committee. (2025). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Facilitation. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101776. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101776
INACSL Standards Committee. (2025). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: The debriefing process. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101775. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101775
INACSL Standards Committee. (2025). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Professional integrity. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101778. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101778
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Professional development. Clinical Simulation in Nursing, 58, 5–8. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.007
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Simulation design. Clinical Simulation in Nursing, 58, 14–21. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Operations. Clinical Simulation in Nursing, 58, 33–39. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.012
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Outcomes and objectives. Clinical Simulation in Nursing, 58, 40–44. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.013
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Simulation-enhanced interprofessional education. Clinical Simulation in Nursing, 58, 49–53. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.015
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Evaluation of learning and performance. Clinical Simulation in Nursing, 58, 54–56. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.016
Lewis, K. L., Bohnert, C. A., Gammon, W. L., Hölzer, H., Lyman, L., Smith, C., Thompson, T. M., Wallace, A., & Gliva-McConvey, G. (2017). The Association of Standardized Patient Educators (ASPE) Standards of Best Practice (SOBP). Advances in Simulation, 2(10). doi.org/10.1186/s41077-017-0043-4 (BioMed Central)
Barlow, M., Heaton, L., Ryan, C., Downer, T., Reid-Searl, K., Guinea, S., Dickie, R., Wordsworth, A., Hawes, P., Lamb, A., & Andersen, P. (2024). The application and integration of evidence-based best practice standards to healthcare simulation design: A scoping review. Clinical Simulation in Nursing, 87, Article 101495. doi.org/10.1016/j.ecns.2023.101495 (Western Sydney University Researchers)
Crawford, S. B. (2018). Comment on ASPiH standards for simulation-based education. BMJ Simulation & Technology Enhanced Learning, 4(3), 103–104. doi.org/10.1136/bmjstel-2018-000323 (PMC)
Englisch
Wissenschaftliches Denken und Forschen im interprofessionellen Kontext:
< Vertiefung wissenschaftlicher Denk-, Argumentations- und Arbeitsweisen in interprofessionellen Zusammenhängen des Health Care Sektors
< Überführung komplexer Praxis- und Simulationsprobleme in präzise, wissenschaftlich begründete Forschungsfragen
< Reflexion von Verantwortung und Integrität im wissenschaftlichen Erkenntnisprozess
Informationskompetenz und Literaturbewertung:
< Strategische und effiziente Literaturrecherche in fachspezifischen und interdisziplinären Datenbanken
< Beurteilung wissenschaftlicher Quellen nach Qualitäts- und Relevanzkriterien (Evidenzgrad, Methodik, Aktualität, Peer-Review)
< Strukturierte Organisation von Literatur mithilfe von Literaturverwaltungstools
< Vertieftes Verständnis der wissenschaftlichen Zitationslogik und ihrer ethischen, methodischen und institutionellen Bedeutung
Wissenschaftliche Textproduktion und Kommunikation:
<Planung, Strukturierung und Abfassung wissenschaftlicher Textproben unter Einhaltung internationaler Zitier- und Formatierungsstandards
< Anwendung argumentationslogischer und evidenzbasierter Schreibtechniken
< Entwicklung einer kohärenten wissenschaftlichen Argumentationslinie im eigenen Fachkontext
Digitale und KI-gestützte Werkzeuge in der Wissenschaft:
< Kritische Reflexion des Einsatzes von KI-basierten und digitalen Tools im Forschungsprozess
< Anwendung KI-gestützter Systeme zur Recherche-, Struktur- und Textunterstützung unter Berücksichtigung von Transparenz, Nachvollziehbarkeit und wissenschaftsethischen Prinzipien
Die Studierenden analysieren komplexe Problemstellungen aus verschiedenen Berufsfeldern des Health Care Sektors kritisch, kontextualisieren diese interprofessionell und führen sie in präzise, wissenschaftlich begründete Forschungsfragen über.
Die Studierenden reflektieren Verantwortung, Integrität und ethische Dimensionen wissenschaftlicher Erkenntnisprozesse und wenden die Richtlinien guter wissenschaftlicher Praxis selbstständig und regelkonform in eigenen Arbeiten an.
Die Studierenden recherchieren strategisch und effizient in fachspezifischen sowie interdisziplinären Datenbanken, bewerten wissenschaftliche Quellen kritisch nach Qualitäts-, Relevanz- und Evidenzkriterien und dokumentieren Literatur unter Nutzung digitaler Verwaltungstools nachvollziehbar.
Die Studierenden verfassen strukturierte, methodisch fundierte und argumentativ schlüssige wissenschaftliche Texte unter Einhaltung aktueller Zitier- und Formatierungsstandards und kommunizieren Ergebnisse adressatengerecht und evidenzbasiert.
Die Studierenden nutzen digitale und KI-gestützte Systeme (z. B. Zotero, Connected Papers, ResearchRabbit, Academic AI) kritisch reflektiert zur Unterstützung wissenschaftlicher Recherche-, Struktur- und Schreibprozesse und gewährleisten dabei Transparenz, Nachvollziehbarkeit und ethische Verantwortung.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgaben von wissenschaftlicher Problemstellung (Teilleistung 1), Abgabe eines Probeexposés (Teilleistung 2)
ALLEA – All European Academies. (2023). Europäischer Verhaltenskodex für wissenschaftliche Integrität: Überarbeitete Fassung 2023 (Dt. Übers. Mai 2024). ALLEA. doi.org/10.26356/ECOC-German
Buck, I. (2025). Wissenschaftliches Schreiben mit KI (1. Aufl.). UTB GmbH.
Ertl-Schmuck, R., Unger, A., & Mibs, M. (2023). Wissenschaftliches Arbeiten in Gesundheit und Pflege (2., überarb. u. erw. Aufl.). UTB GmbH.
Esselborn-Krumbiegel, H. (2022). Richtig wissenschaftlich schreiben: Wissenschaftssprache in Regeln und Übungen (Vol. 3429). UTB.
Österreichische Agentur für wissenschaftliche Integrität. (2019). Richtlinien der Österreichischen Agentur für wissenschaftliche Integrität zur Guten Wissenschaftlichen Praxis (Neugestaltung 2019 [Erstauflage 2015]). Österreichische Agentur für wissenschaftliche Integrität.
Ritschl, V., Weigl, R., & Stamm, T. (Hrsg.). (2023). Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben: Verstehen, anwenden, Nutzen für die Praxis (2. Aufl.). Springer.
Schmohl, T., Watanabe, A., & Schelling, K. (Hrsg.). (2023). Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. transcript Verlag. doi.org/10.14361/9783839457696
Theisen, M. R. (2024). Wissenschaftliches Arbeiten: Erfolgreich bei Bachelor- und Masterarbeit (19., neu bearb. Aufl.). Vahlen.
Deutsch
Die Studierenden analysieren und bewerten verschiedene Simulationsmodalitäten im Hinblick auf deren Zielsetzung, Zielgruppe und Anwendungskontext und treffen fundierte Entscheidungen für eine didaktische Methode.
Die Studierenden planen gemäß dem Framework des Constructive Alignments simulationsbasierte Lehr-Lern-Szenarien mithilfe unterschiedlicher Simulationsmodalitäten.
Die Studierenden konzipieren simulationsbasierte formative und summative Assessments zur Überprüfung von Lernergebnissen und analysieren deren Aussagekraft, Nachvollziehbarkeit und Angemessenheit kritisch, um die Qualität der Leistungsüberprüfung zu sichern.
Die Studierenden analysieren und bewerten verschiedene Simulationsmodalitäten im Hinblick auf deren Zielsetzung, Zielgruppe und Anwendungskontext und treffen fundierte Entscheidungen für eine didaktische Methode.
Die Studierenden beschreiben und analysieren das Konzept der Fidelity und bewerten kritisch dessen Bedeutung für die Gestaltung und Zielerreichung von Simulationstrainings.
Die Studierenden planen, gestalten und reflektieren simulationsbasierte Lehr-Lernszenarien gemäß des Constructive Alignement unter Berücksichtigung unterschiedlicher Simulationsmodalitäten und Fidelity, um evidenzbasierte und lernzielorientierte Trainingssequenzen für interprofessionelle Teams zu entwickeln.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgaben von einem Simulationsszenario (Teilleistung 1), selbstständiges Herstellen und Präsentieren einer Moulage (Teilleistung 2), aktive Mitarbeit bei der Durchführung eines Simulationsszenarios in der Kleingruppe (Teilleistung 3)
Duinmeijer, W. C., Fresiello, L., Swol, J., Torrella, P., Riera, J., Obreja, V., Puślecki, M., Dąbrowski, M., Arens, J., & Halfwerk, F. R. (2023). Simulators and Simulations for Extracorporeal Membrane Oxygenation: An ECMO Scoping Review. Journal of Clinical Medicine, 12(5). doi.org/10.3390/jcm12051765
Hamstra, S. J., Brydges, R., Hatala, R., Zendejas, B., & Cook, D. A. (2014). Reconsidering fidelity in simulation-based training. Academic medicine, 89(3), 387-392.
Lavoie, P., Deschênes, M.F., Nolin, R., Bélisle, M., Blanchet Garneau, A., Boyer, L., Lapierre, A., & Fernandez, N. (2020). Beyond Technology: A Scoping Review of Features that Promote Fidelity and Authenticity in Simulation-Based Health Professional Education. Clinical Simulation in Nursing, 42, 22–41. doi.org/10.1016/j.ecns.2020.02.001
Roussin CJ, Weinstock P. SimZones: An Organizational Innovation for Simulation Programs and Centers. Acad Med. 2017 Aug;92(8):1114-1120. doi: 10.1097/ACM.0000000000001746. PMID: 28562455.
Owen, H. (2012). Early use of simulation in medical education. Simulation in Healthcare, 7(2), 102-116.
Deutsch
< Definition von Low Fidelity Simulation und Skills-Training
Abgrenzung zwischen Low-, Medium- und High-Fidelity-Simulationen
Charakteristika und Zielsetzungen von Low Fidelity Simulationen
Begriffsklärung: Was umfasst „Skills-Training“ im hochschulischen Kontext?
Praxisbeispiele aus dem Health Care Sektor
Didaktische Zielrichtungen beider Trainingsformen
< Stärken und Schwächen der Simulationsarten “Low Fidelity Simulation” und “Skills-Training”
Vergleich von Komplexitätsgrad, Kosten und Lerntransfer
Analyse der Wirksamkeit in Bezug auf kognitive, psychomotorische und soziale Lernziele
Einordnung im didaktischen Setting (Vorbereitung, Durchführung, Transfer)
Grenzen der Realitätstreue und Auswirkungen auf die Lernwirksamkeit
< Intended Learning Outcomes passend zu den Simulationsarten “Low Fidelity Simulation” und “Skills-Training”
Zuordnung der Lernergebnisse zu Wissens-, Fertigkeits- und Kompetenzebenen
Beispiele für beobachtbare Handlungen zur Überprüfung der Outcomes
Reflexion der Lernergebnisse im Hinblick auf berufsbezogene Anforderungen
< Modell “Cognitive Apprenticeship” für Skills-Training und Rolle der Skillstrainer*in
Grundlagen und Phasen des Cognitive-Apprenticeship-Modells (Modellierung, Coaching, Scaffolding etc.)
Übertragung auf den Kontext des praktischen Kompetenztrainings
Gestaltung von Lernumgebungen nach dem Modell
< Methodische Möglichkeiten des reflektierten Lernens in der Low Fidelity Simulation und im Skillstraining
Unterschiedliche Anforderungen an Reflexionsprozesse je nach Simulationsform
Die Studierenden reflektieren die Stärken und Schwächen der simulationsbasierten Lernformen „Low Fidelity Simulation“ sowie „Skills-Training“ und begründen basierend auf dem Konzept des Constructive Alignments, bei welchen beabsichtigten Lernergebnissen (intended learning outcomes) diese Lernformen zielführend eingesetzt werden können.
Die Studierenden verfassen basierend auf dem Konzept des Constructive Alignments strukturierte, adressat*innengerechte Unterrichtsdispositionen für ihre Berufsgruppe, bei denen Low Fidelity Simulation bzw. Skillstraining passende Lernformate darstellen, und begründen ihr didaktisches Vorgehen.
Die Studierenden beschreiben und reflektieren den Einsatz des Modells „Cognitive Apprenticeship“ im Skillstrainings an einer selbst erlebten oder fiktiven Lehr-/Lernsituation ihrer Berufsgruppe.
Die Studierenden analysieren und reflektieren ihre Erfahrungen aus Low-Fidelity- und Skills-Trainings unter wechselnden Rollenperspektiven (Teilnehmende und Observer), um Erkenntnisse für interprofessionelles Handeln in komplexen Versorgungssituationen abzuleiten.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen, Low Fidelity Simulationstraining und Skills Training
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgabe von Unterrichtsdisposition (wahlweise zu Low Fidelity Simulation oder Skillstraining) (Teilleistung 1), Abgabe Beschreibung Einsatz Modell „Cognitive Apprenticeship“ (Teilleistung 2)
Biggs, J. B., & Tang, C. (2011). Teaching for Quality Learning at University. (4nd ed.). Society for Research into Higher Education & Open University Press.
Collins, A., Brown, J. S. & Newman, S. E. (1989). Cognitive apprenticeship: Teaching the crafts of reading, writing, and mathematics. In L. B. Resnick (Hrsg.), Knowing, learning, and instruction: Essays in honor of Robert Glaser (pp. 453 – 494). Hillsdale: Lawrence.
INACSL Standards Committee. (2021). Onward and Upward: Introducing the Healthcare Simulation Standards of Best Practice TM. Clinical Simulation in Nursing, 58, 1–4. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.006
Küng, R., Staudacher, D. & Panfil, E. (2018). Ein zentrales pädagogisches Modell für die Praxisausbildung: «Cognitive Apprenticeship». Das Potenzial des CAS-Modells im Kontext der Kriterien für «guten Unterricht». PADUA, 13(2), 115-123.
Wooley, N. & Jarvis, Y. (2007). Situated Cognition and Cognitive Apprenticeship: A model for teaching and learning clinical skills in a technologically rich and authentic environment. Nurse Education Today, 27, 73 – 79.
Deutsch
> Einführung in das Konzept der Fidelity
> Einführung in Fictional Contract
> Definition, Anwendungsbereiche und Abgrenzung von High Fidelity
> Planung und Umsetzung von High Fidelity
> Tipps und Tricks
Die Studierenden reflektieren die Vor- und Nachteile der High-Fidelity Simulation.
Die Studierenden reflektieren über die Abgrenzung der High-Fidelity Simulation zu anderen Arten der Simulation und können diese zielgerichtet einsetzen.
Die Studierenden reflektieren über Fidelity und Fictional contract im Kontext der Simulation.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Schriftliche Prüfung
Golicnik, A., Berden, J., Goslar, T., & Gorjup, V. (2023). High fidelity ECMO simulation: A reality check with reality-use of simulation in ECMO teaching program. Journal of Artificial Organs: The Official Journal of the Japanese Society for Artificial Organs, 26(1), 36–44. doi.org/10.1007/s10047-022-01336-1
Kim, J., Park, J.-H., & Shin, S. (2016). Effectiveness of simulation-based nursing education depending on fidelity: A meta-analysis. BMC Medical Education, 16, 152. doi.org/10.1186/s12909-016-0672-7
Koca, A., Schlatter, S., Delas, Q., Denoyel, L., Lehot, J.-J., Lilot, M., & Rimmelé, T. (2023). Influence of the embedded participant on learners’ performance during high-fidelity simulation sessions in healthcare. BMC Medical Education, 23(1), 751. doi.org/10.1186/s12909-023-04724-0
Massoth, C., Röder, H., Ohlenburg, H., Hessler, M., Zarbock, A., Pöpping, D. M., & Wenk, M. (2019). High-fidelity is not superior to low-fidelity simulation but leads to overconfidence in medical students. BMC Medical Education, 19(1), 29. doi.org/10.1186/s12909-019-1464-7
Scerbo, M. W., & Dawson, S. (2007). High fidelity, high performance? Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 2(4), 224–230. doi.org/10.1097/SIH.0b013e31815c25f1
Vangone, I., Arrigoni, C., Magon, A., Conte, G., Russo, S., Belloni, S., Stievano, A., Alfes, C. M., & Caruso, R. (2024). The efficacy of high-fidelity simulation on knowledge and performance in undergraduate nursing students: An umbrella review of systematic reviews and meta-analysis. Nurse Education Today, 139, 106231. doi.org/10.1016/j.nedt.2024.106231
Deutsch
Überblick Computerbasierter Simulationsmöglichkeiten:
< Branching Choice Games
< Simulation Video Games
< Mixed Reality/Extended Reality (Virtual Reality/Augmented Reality)
< Asset-Sourcing
< Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Branching Choice Games:
< Aufbau
< Anwendungen
< Zielgruppe, Beispiele, Vorteile/Nachteile
Simulations-Videospiele:
< Grundlagenwissen Software-Development in Videospielen
< Grafik, Sound
< Plattformen: Smartphone, PC/Spielekonsole
< Zielgruppe, Beispiele, Vorteile/Nachteile
Mixed Reality/Extended Reality (Virtual Reality/Augmented Reality):
< Grundlagenwissen Software-Development für MR/XR und Engines
< Grafik, Sound, Haptik
< Plattformen: Hersteller, Varianten
< Einsatzgebiete, Beispiele, Vorteile/Nachteile
Praktische Übungen:
< Durchführen von Simulationsszenarios auf verschiedenen Plattformen und Dokumentieren der Beobachtungen in einer Seminararbeit
< Je ein Beispiel für: Branching Choice Games, Videospiele, MR/XR
Evaluation und wissenschaftliche Analyse
Die Studierenden verfügen über vertieftes Wissen über und praktische Erfahrung zu unterschiedlichen computerbasierten Simulationsmodalitäten, analysieren deren Anwendungskontexte, Zielgruppen und Fidelity-Levels kritisch und ordnen sie korrekt ein.
Die Studierenden führen Szenarien in verschiedenen computerbasierten Simulationen durch und analysieren die jeweiligen angewandten Technologien auf deren Möglichkeiten und Limits.
Die Studierenden konzipieren und begründen ein eigenes Szenario für eine Simulationssoftware im Low-Fidelity-Setting unter Anwendung einschlägiger didaktischer und technischer Prinzipien.
Die Studierenden dokumentieren, vertiefen und reflektieren ihr erlangtes Wissen und ihre Erkenntnisse kritisch in einer wissenschaftlich fundierten schriftlichen Arbeit.
Selbststudium über Grundlagenwissen, Leistungsüberprüfung in der ersten LV-Einheit, Theorieeinheit über spezifisches Fachwissen in Präsenz, praktische Übungen mit begleitender/abschließender Seminararbeit
Immanente Leistungsüberprüfung: Einstiegstest über Selbststudium-Inhalte, Durchführung von praktischen Kleingruppenübungen und Dokumentation in einer schriftlichen Arbeit, Beurteilung nach jeder Teilabgabe und Endabgabe.
Baniasadi, Tayebeh, Seyed Mohammad Ayyoubzadeh, und Niloofar Mohammadzadeh. „Challenges and Practical Considerations in Applying Virtual Reality in Medical Education and Treatment“. Oman Medical Journal 35, Nr. 3 (2020): e125. doi.org/10.5001/omj.2020.43.
Barteit, Sandra, Lucia Lanfermann, Till Bärnighausen, Florian Neuhann, und Claudia Beiersmann. „Augmented, Mixed, and Virtual Reality-Based Head-Mounted Devices for Medical Education: Systematic Review“. JMIR Serious Games 9, Nr. 3 (2021): e29080. doi.org/10.2196/29080.
Biese, Kevin J., Donna Moro-Sutherland, Robert D. Furberg, u. a. „Using Screen-Based Simulation to Improve Performance During Pediatric Resuscitation“. Academic Emergency Medicine 16, Nr. s2 (2009): S71–75. doi.org/10.1111/j.1553-2712.2009.00590.x.
Boutin, Jonah, Jafer Kamoonpuri, Reza Faieghi, Joon Chung, Sandrine de Ribaupierre, und Roy Eagleson. „Smart haptic gloves for virtual reality surgery simulation: a pilot study on external ventricular drain training“. Frontiers in Robotics and AI 10 (Januar 2024): 1273631. doi.org/10.3389/frobt.2023.1273631. LV-Beschreibung Computer Based Simulation Seite 3 von 3
Comprehensive Healthcare Simulation: Nursing. Comprehensive Healthcare Simulation. Springer, 2023. link-1springer-1com-10s3gwghw01b6.han.hcw.ac.at/book/10.1007/978-3-031-31090-4.
Dörner, Ralf, Wolfgang Broll, Paul Grimm, und Bernhard Jung, Hrsg. Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität. Springer, 2019. doi.org/10.1007/978-3-662-58861-1.
Kakazu, Judy. But Did You Die? Developing Critical Thinking in Paramedics Using Interactive Branching Scenarios. 2021. scholarspace.manoa.hawaii.edu/server/api/core/bitstreams/a05f7ff5-80b5-46bd-ade5-1482730c87ab/content.
Watsjold, Bjorn K., Michael Cosimini, Paulius Mui, und Teresa M. Chan. „Much ado about gaming: An educator’s guide to serious games and gamification in medical education“. AEM Education and Training 6, Nr. 4 (2022): e10794. doi.org/10.1002/aet2.10794.
Wiley.Com. „Healthcare Simulation Education: Evidence, Theory and Practice | Wiley“. Zugegriffen 3. November 2025. www.wiley.com/en-us/Healthcare+Simulation+Education%3A+Evidence%2C+Theory+and+Practice-p-9781119061595.
Winkler-Schwartz, Alexander, Vincent Bissonnette, Nykan Mirchi, u. a. „Artificial Intelligence in Medical Education: Best Practices Using Machine Learning to Assess Surgical Expertise in Virtual Reality Simulation“. Journal of Surgical Education 76, Nr. 6 (2019): 1681–90. doi.org/10.1016/j.jsurg.2019.05.015.
Deutsch
> Einführung in die Arbeit mit SP
> Szenarienplanung mit SP
> Moulage: aktive Übung mit Moulage-Material (Verbrennung, Schnittwunden, Schusswunden, Dekubitus, Hämatome, etc.)
> Facilities and Staffing
> Recruitment & Training
> Debriefing mit SP
> Feedback und Evaluierungen in der Arbeit mit SP
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung entwickeln und verfassen Studierende Schauspielpatient*innen-Begegnungen und Szenarien selbständig.
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung entwickeln Studierende kritisch und reflektiert Recruitment- & Trainingsprogramm für Schauspielpatient*innen.
Nach Abschluss der Lehrveranstaltung wenden Studierende Moulage an Schauspielpatient*innen an.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Simulationstrainings mit Simulationspatient*innen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgaben von einem SP Szenario (Teilleistung 1), aktive Mitarbeit bei Moulage-Übung (Teilleistung 2), Durchführung eines SP Szenarios in der Kleingruppen (Teilleistung 3)
Cleland JA, Abe K, Rethans JJ. The use of simulated patients in medical education: AMEE Guide No 42. Med Teach. 2009 Jun;31(6):477-86. doi: 10.1080/01421590903002821. PMID: 19811162.
Sommer M, Fritz AH, Thrien C, Kursch A, Peters T. Simulated patients in medical education - a survey on the current status in Germany, Austria and Switzerland. GMS J Med Educ. 2019 May 16;36(3):Doc27. doi: 10.3205/zma001235. PMID: 31211222; PMCID: PMC6545614.
Britz V, Koch Y, Schreckenbach T, Stefanescu MC, Zinßer U, Sterz J, Ruesseler M. Influence of using simulated or real patients on undergraduate medical students acquiring competencies in medical conversations in surgery: A prospective, controlled study. Front Surg. 2022 Sep 12;9:986826. doi: 10.3389/fsurg.2022.986826. PMID: 36171816; PMCID: PMC9510648.
Cantillon, P., Stewart, B., Haeck, K., Bills, J., Ker, J., & Rethans, J. J. (2010). Simulated patient programmes in Europe: Collegiality or separate development? Medical Teacher, 32(3), e106–e110. doi.org/10.3109/01421590903389090
Fritz AH, Thrien C, Strohmer R. Qualitätssicherung des Feedbacks von Simulationspatientinnen und Simulationspatienten. In: Peters T, Thrien C, eds. Simulationspatienten - Handbuch für die Aus-und Weiterbildung in der Medizin und anderen Gesundheitsberufen. Bern: Hogrefe Verlag; 2018.
Schnabel, K. (2018). Simulation aus Fleisch und Blut: Schauspielpatienten. In: St.Pierre, M., Breuer, G. (eds) Simulation in der Medizin. Springer, Berlin, Heidelberg. doi.org/10.1007/978-3-662-54566-9_10
Steinacker, A.C., Kreiss, V., Herchet, D. (2022). Tipps und Tricks für eine realitätsnahe Darstellung. In: Simulationsszenarien für Aus- und Weiterbildung in der Pflege. Springer, Berlin, Heidelberg. doi.org/10.1007/978-3-662-64363-1_18
Voth M., DGSIM, /Erwartungen an einen Schauspielpatienten, 2019, dgsim.de/download/ampojn6jf2te0idtk5ps2jk7mj1/schauspielpatienten-erwartungen-ag-ambulante-medizin.pdf
Peters T, Sommer M, Fritz AH, Kursch A, Thrien C. Mindeststandards und Entwicklungsperspektiven beim Einsatz von Simulationspatientinnen und Simulationspatienten. GMS J Med Educ. 2019;36(3):Doc26. DOI: 10.3205/zma001234
Deutsch
Formativ vs. summativ in der interprofessionellen Simulation:
< Zielsetzung, Timing, Konsequenzen und Rollen von formativen vs. summativen Beurteilungen klar unterscheiden und an kurzen Vignetten exemplifizieren
< Typische Einsatzfenster (Briefing, Szenario, Debriefing, OSCE-Station, Team-Drill) und deren Lernwirkung gegenüberstellen
< Präzise Begriffsabgrenzungen (Assessment, Feedback, Feedforward, Entscheidung) und häufige Fehlannahmen klären
< Auswirkungen der Einordnung auf Lernklima, Motivation und Handlungsspielräume der Professionen reflektieren
Instrumente & Einsatzlogik:
< Checkliste, Global Rating und Team-Rubric in Zweck, Beobachtungsfokus (individuell vs. Team) und Umsetzbarkeit vergleichen
< Vergleichskriterien festlegen: Einsatzzweck, Beobachtbarkeit, IP-Fokus, Ressourcen; je Instrument Kontraindikation benennen
< Vergleichsmatrix (mind. 3 Instrumente x 5 Kriterien) erstellen und am Beispielszenario anwenden
< Mapping: Szenarioanforderungen à passendes Instrumenten-Set (inkl. kurz begründeter Auswahl)
Die Studierenden unterscheiden formative und summative Beurteilungen in interprofessionellen Simulationen entlang von Zielsetzung, Timing, Konsequenzen und Rollen und benennen typische Formate/Instrumente pro Kategorie.
Die Studierenden vergleichen Bewertungsarten und Formate anhand definierter Kriterien und begründen eine kontextsensitive Auswahl für ein gegebenes Szenario.
Die Studierenden leiten aus selbstgewählten Lernzielen ihres Fachbereichs passende Assessments ab, formulieren beobachtbare Leistungsindikatoren (kritische Aktionen/Deskriptoren) und definieren adäquate Erfüllungsbedingungen je Lernziel.
Die Studierenden entwickeln für ein ausgewähltes Lernziel ein Assessment-Konzept, wählen ein geeignetes Instrument, legen die Gewichtung der Bewertungskriterien, die Bewertungsdimensionen und die Skalenstufen fest.
Die Studierenden führen ihr Assessment im Präsenztermin standardisiert durch, geben strukturiertes, verhaltensbasiertes Feedback und beurteilen Passung, Umsetzbarkeit und Lernwirkung ihres Designs; daraus leiten sie konkrete Verbesserungen (Stop-Start-Continue) ab.
Synchroner Kick-Off (online), Asynchrone Vorbereitung via Online-Lernplattform, Synchrone (Simulations-)Präsenzveranstaltung
Immanente Leistungsüberprüfung: Asynchrone Arbeitsaufträge (Online, TL 1), Synchrone Arbeitsaufträge (Präsenz, TL 2)
Brownie, S., Yap, J. R., Blanchard, D., Amankwaa, I., Pearce, A., Sampath, K. K., Yan, A.-R., Andersen, P., & Broman, P. (2024). Tools for self- or peer-assessment of interprofessional competencies of healthcare students: A scoping review. Frontiers in Medicine, 11, 1449715. doi.org/10.3389/fmed.2024.1449715
Buléon, C., Mattatia, L., Minehart, R. D., Rudolph, J. W., Lois, F. J., Guillouet, E., Philippon, A.-L., Brissaud, O., Lefevre-Scelles, A., Benhamou, D., Lecomte, F., Group, T. S. A. W. S., Bellot, A., Crublé, I., Philippot, G., Vanderlinden, T., Batrancourt, S., Boithias-Guerot, C., Bréaud, J., … Chabot, J.-M. (2022). Simulation-based summative assessment in healthcare: An overview of key principles for practice. Advances in Simulation, 7(1), 42. doi.org/10.1186/s41077-022-00238-9
Daulton, B. J., Romito, L., Weber, Z., Burba, J., & Ahmed, R. A. (2021). Application of a Simulation-Based Interprofessional Teamwork Assessment Tool (SITAT) to Individual Student Performance in a Team-Based Simulation. Journal of Medical Education and Curricular Development, 8, 23821205211042436. doi.org/10.1177/23821205211042436
Harden, R. M. (2016). Revisiting ‘Assessment of clinical competence using an objective structured clinical examination (OSCE)’. Medical Education, 50(4), 376–379. doi.org/10.1111/medu.12801
Henrico, K., & Makkink, A. W. (2023). Use of global rating scales and checklists in clinical simulation-based assessments: A protocol for a scoping review. BMJ Open, 13(5), e065981. doi.org/10.1136/bmjopen-2022-065981
Jarl, M., Escher, C., Harbut, P., Conte, H., & Nilsson, U. (2025). Psychometric evaluation of a structured assessment tool for nurse anesthetists’ non-technical skills. BMC Medical Education, 25(1), 718. doi.org/10.1186/s12909-025-07297-2
Karlgren, K., Dahlström, A., Birkestam, A., Drevstam Norling, A., Forss, G., Andersson Franko, M., Cooper, S., Leijon, T., & Paulsson, C. (2021). The TEAM instrument for measuring emergency team performance: Validation of the Swedish version at two emergency departments. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine, 29(1), 139. doi.org/10.1186/s13049-021-00952-9
Lee, M. H. M., Phua, D. H., & Heng, K. W. J. (2021). The use of a formative OSCE to prepare emergency medicine residents for summative OSCEs: A mixed-methods cohort study. International Journal of Emergency Medicine, 14(1), 62. doi.org/10.1186/s12245-021-00383-4
McGaghie, W. C., Barsuk, J. H., & Wayne, D. B. (Hrsg.). (2020). Comprehensive Healthcare Simulation: Mastery Learning in Health Professions Education. Springer International Publishing. doi.org/10.1007/978-3-030-34811-3
Morian, H., Härgestam, M., Hultin, M., Jonsson, H., Jonsson, K., Nordahl Amorøe, T., & Creutzfeldt, J. (2023). Reliability and validity testing of team emergency assessment measure in a distributed team context. Frontiers in Psychology, 14, 1110306. doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1110306
Paige, J. T., Sonesh, S. C., Garbee, D. D., & Bonanno, L. S. (Hrsg.). (2020). Comprehensive Healthcare Simulation: InterProfessional Team Training and Simulation. Springer International Publishing. doi.org/10.1007/978-3-030-28845-7
Prediger, S., Gärtner, J., Jebram, L., & Harendza, S. (2025). Strategy-based evaluation of a formative simulation test assessing professionally relevant competences of undergraduate medical students [Text/html]. GMS Journal for Medical Education, 42(2). doi.org/10.3205/ZMA001745
Roszipal, B., Szelesi, G., Ernst, M., Hoffelner, A., & Wagner, M. (2025). Competency Development in Early Nursing Training: A Cross-Sectional OSCE Study of Self-Assessment Versus Examiner Ratings. In Review. doi.org/10.21203/rs.3.rs-7518013/v1
Seropian, M. A., Keeler, G. R., & Naik, V. N. (Hrsg.). (2020). Comprehensive Healthcare Simulation: Program & Center Development. Springer International Publishing. doi.org/10.1007/978-3-030-46812-5
Toale, C., Morris, M., Roche, A., Voborsky, M., Traynor, O., & Kavanagh, D. (2024). Development and validation of a simulation-based assessment of operative competence for higher specialist trainees in general surgery. Surgical Endoscopy, 38(9), 5086–5095. doi.org/10.1007/s00464-024-11024-1
Wettergreen, S. A., Pearson, M. J., & Scoular, S. K. (2022). Comparison of Students’ Self-Assessment and Simulated Patient Assessment in a Patient Counseling Evaluation and Perceived Importance of Communication Skills. Pharmacy, 10(6), 177. doi.org/10.3390/pharmacy10060177
Yang, W., Ruan, M., Gong, J., Peng, M., Wang, Z., Xia, W., Liu, X., & Yang, G. (2023). Motivational simulated teaching of clinical skills using formative assessment methods for medical undergraduate students: Between-group evaluation of a simulated course in a Chinese medical college. BMJ Open, 13(9), e069782. doi.org/10.1136/bmjopen-2022-069782
Zhang, C. (2023). A Literature Study of Medical Simulations for Non-Technical Skills Training in Emergency Medicine: Twenty Years of Progress, an Integrated Research Framework, and Future Research Avenues. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(5), 4487. doi.org/10.3390/ijerph20054487
Deutsch
Die Studierenden ordnen Funktionen von Simulationstechnologien nach didaktischer Zweckmäßigkeit und konzipieren darauf basierend realistische, zielgerichtete Simulationsumgebungen.
Die Studierenden wählen geeignete Simulationstechnologien in Abhängigkeit von Realitätsgrad, Lernzielen und technischen Rahmenbedingungen und entwickeln Strategien, um auch bei technischen Einschränkungen effektive, lernwirksame Simulationen zu gestalten.
Die Studierenden bedienen Simulationstechnologien in der operativen Umsetzung von Simulationen und setzen Audio-Video-Systeme anhand didaktischer Schwerpunkte zielgerichtet ein.
Die Studierenden analysieren Herausforderungen beim Initiieren, Entwickeln und Betreiben eines Simulationszentrums und erarbeiten strategische Schritte zur erfolgreichen Umsetzung dieser Phasen.
Patientensimulatoren
< Typen und Einsatzbereiche von Simulatoren
< Aufbau und Funktionsprinzipien von High-Fidelity-Simulatoren
< Steuerungs- und Kontrollstrukturen gängiger Systeme
Audio-Video-Systeme
< Technische Grundlagen von AV-Systemen im Simulationskontext
< Hauptkomponenten: Kameras, Mikrofone, Aufzeichnungssoftware und Endgeräte
< Technischer Aufbau und Signalwege
< Typische Anwendungsszenarien
Zusammenhänge im Simulationssetting
< Zusammenspiel und Integration von technischen Komponenten zu einem funktionierenden Gesamtsystem
< Kommunikationsstrukturen zwischen Simulator, AV-System, Steuerungssoftware und Netzwerk
< Grundlagen des technischen Systemverständnisses im Betrieb eines Simulationssettings
Technische Fidelity als Bestandteil realistischer Simulationen
< Definition und konzeptionelle Einordnung technischer Fidelity im Gesamtkonzept der Simulation
< Dimensionen und Einflussfaktoren technischer Fidelity
Bedienung von Simulationstechnologien
< Vorbereitung und Steuerung von Simulatoren
< Einsatz von Audio-Video-Systemen zur Aufzeichnung und Steuerung von Simulationen
Strategien bei limitierten technischen Ressourcen
< Kompensation fehlender Technik durch didaktisches oder organisatorisches Design
< Technische Simplifizierung komplexer Szenarien
Umgang mit technischen Schwierigkeiten
< Aufbau von Ausfallsicherheiten und Notfallstrategien
< Strukturiertes Troubleshooting
Die Studierenden analysieren zentrale Simulationstechnologien sowie ihre Funktionsprinzipien, integrieren sie kritisch in didaktische Kontexte und beurteilen eigenständig deren Beitrag zu Lernprozessen und zur Zielerreichung in simulationsbasierten Trainingssettings.
Die Studierenden erklären das Zusammenspiel und die Abhängigkeiten technischer Komponenten (Simulator, Medizintechnik, Audio-Video-Systeme, …) und konzeptionieren zielgerichtete Simulationssettings, in denen Technologieeinsatz und Realitätsgrad auf die Lernziele abgestimmt sind.
Die Studierenden analysieren Unterschiede und Einsatzmöglichkeiten verschiedener Simulationstechnologien und beurteilen diese differenziert in Abhängigkeit von Realitätsgrad, Szenarioanforderungen und verfügbaren Ressourcen.
Die Studierenden bedienen Simulationstechnologien reflektiert und situationsangemessen, wenden grundlegende Troubleshooting-Strategien systematisch an und bewerten technische Probleme eigenständig, um diese zu erkennen, zu kompensieren und nachvollziehbar zu dokumentieren.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Ausarbeitung eines strukturierten technischen Konzeptes für die Umsetzung eines Simulationsszenarios mit didaktischer Begründung der genutzten Technik
Alinier, G. (2008). Simulation Audio/Video Requirements and Working with Audio/Video Installation Professionals. In Clinical Simulation (S. 729–736). Elsevier. doi.org/10.1016/B978-012372531-8.50120-5
Chiniara, G., Cole, G., Brisbin, K., Huffman, D., Cragg, B., Lamacchia, M. & Norman, D. (2013). Simulation in healthcare: a taxonomy and a conceptual framework for instructional design and media selection. Medical teacher, 35(8), e1380-95. doi.org/10.3109/0142159X.2012.733451
Cooper, J. B. & Taqueti, V. R. (2008). A brief history of the development of mannequin simulators for clinical education and training. Postgraduate medical journal, 84(997), 563–570. doi.org/10.1136/qshc.2004.009886
Crawford, S. B., Baily, L. W. & Monks, S. M. (2019). Comprehensive Healthcare Simulation: Operations, Technology, and Innovative Practice. Springer International Publishing. doi.org/10.1007/978-3-030-15378-6
Lavoie, P., Deschênes, M.‑F., Nolin, R., Bélisle, M., Blanchet Garneau, A., Boyer, L., Lapierre, A. & Fernandez, N. (2020). Beyond Technology: A Scoping Review of Features that Promote Fidelity and Authenticity in Simulation-Based Health Professional Education. Clinical Simulation in Nursing, 42, 22–41. doi.org/10.1016/j.ecns.2020.02.001
Riessen, R., Conrad, V., Herrmann-Werner, A. & Reutershan, J. (2015). Building an audio/video-feedback system for simulation training in medical education. Bio-Algorithms and Med-Systems, 11(2), 89–99. doi.org/10.1515/bams-2015-0010
Watts, P. I., McDermott, D. S., Alinier, G., Charnetski, M., Ludlow, J., Horsley, E., Meakim, C. & Nawathe, P. A. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best PracticeTM Simulation Design. Clinical Simulation in Nursing, 58, 14–21. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009
Deutsch
Aufbau und Struktur von Simulationszentren
< Räumliche Erfordernisse und technische Rahmenbedingungen
< Organisatorische Anbindung und Verwaltung
< Personelle Anforderungen und Qualifikationsprofile
< Infrastruktur und Betrieb
< Datenschutzrelevante Aspekte
Aspekte der Planung eines Simulationszentrums
< Mögliche Stakeholder und Interessensgruppen
< Grobe Ressourcenplanung
< Spezielle Arbeitspakete und deren essenzielle Partner (AV-System, …)
< Phasen in der Planung und Umsetzung
Erfolgsfaktoren für die Nachhaltige Etablierung
< Kennzahlen (Raumauslastung, Nutzerzufriedenheit, Technikausfälle, …)
< Akkreditierungen für Zentren und Simulationsprogramme
< Nutzerzentrierte Entwicklung und strategische Kooperationen
Die Studierenden identifizieren und bewerten räumliche, technische und personelle Anforderungen an Planung, Aufbau und Betrieb eines Simulationszentrums, einschließlich Raumkonzept, Personenfluss, AV- und IT-Systeme sowie Rollen- und Qualifikationsprofile des Personals.
Die Studierenden analysieren zentrale Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in den Phasen Initiierung, Planung, Implementierung und Betrieb von Simulationszentren und leiten praxisnahe Lösungsstrategien zu Projektorganisation und Ressourcenplanung ab.
Die Studierenden analysieren und bewerten Rahmenbedingungen und Optionen zur Einführung oder Weiterentwicklung von Simulationszentren im jeweiligen institutionellen Kontext.
Die Studierenden reflektieren und bewerten Faktoren für die nachhaltige Etablierung und Qualitätssicherung von Simulationseinrichtungen, einschließlich Betriebskonzept, Aspekte der Evaluation, Akkreditierung und kontinuierlicher Verbesserung.
Selbststudium, Vorlesung und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Abgaben eines Konzeptpapiers über die Möglichkeit der Implementierung von Simulationsräumen im eigenen Arbeitsbereich bzw. Weiterentwicklung von bestehenden Zentren inklusive möglicher Hürden, Ressourcenabschätzung und Faktoren zur nachhaltigen Nutzung.
Charnetski, M. & Jarvill, M. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best PracticeTM Operations. Clinical Simulation in Nursing, 58, 33–39. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.012
Crawford, S. B., Baily, L. W. & Monks, S. M. (2019). Comprehensive Healthcare Simulation: Operations, Technology, and Innovative Practice. Springer International Publishing. doi.org/10.1007/978-3-030-15378-6
Diaz-Navarro, C., Armstrong, R., Charnetski, M., Freeman, K., Koh, S., Reedy, G., Smitten, J., Ingrassia, P. L., Matos, F. M. & Issenberg, B. (2024). Global Consensus Statement on Simulation-Based Practice in Healthcare. Clinical Simulation in Nursing, 93, 101552. doi.org/10.1016/j.ecns.2024.101552
Riley, R. H. (Hrsg.). (2016). Manual of simulation in healthcare (Second edition). Oxford University Press.
Seropian, M. & Lavey, R. (2010). Design considerations for healthcare simulation facilities. Simulation in healthcare : journal of the Society for Simulation in Healthcare, 5(6), 338–345. doi.org/10.1097/SIH.0b013e3181ec8f60
Seropian, M. A., Keeler, G. R. & Naik, V. N. (2020). Comprehensive healthcare simulation. Program & center development / Michael A. Seropian, George R. Keeler, Viren N. Naik, editors. Comprehensive healthcare simulation. Springer.
St. Pierre, M. & Breuer, G. (Hrsg.). (2018). SpringerLink Bücher. Simulation in der Medizin: Grundlegende Konzepte - Klinische Anwendung (2. Auflage). Springer. doi.org/10.1007/978-3-662-54566-9
Deutsch
Die Studierenden verfügen über vertieftes Wissen und praxisbasierte Erfahrung zu unterschiedlichen Modalitäten, Materialien und Methoden in Simulationseinrichtungen und beurteilen deren Anwendungskontexte, Zielgruppen und Fidelity-Levels kritisch.
Die Studierenden entwickeln Simulationsszenarien im Rahmen von vorgegebenen räumlichen, technischen und organisatorischen Möglichkeiten, ermitteln den Bedarf nach zusätzlichen, improvisierten und maßgeschneiderten Möglichkeiten und können auf Basis fundierter Analyse innovative oder optimierte Simulationsstrategien konzipieren und bewerten.
Die Studierenden setzen entwickelte Szenarien in die Praxis um, reflektieren und evaluieren deren Umsetzung kritisch und identifizieren auf dieser Grundlage Optimierungspotenziale sowie qualitätsfördernde Maßnahme zur nachhaltigen Verbesserung simulationsbasierter Formate.
Selbststudium, Vorlesung und praktische Übungen
Endprüfung: Abgabe eines schriftlichen Projektberichtes
Donoghue, Aaron, Katherine Allan, Sebastian Schnaubelt, u. a. „Manikin Physical Realism for Resuscitation Education: A Systematic Review“. Resuscitation Plus 23 (Mai 2025): 100940. doi.org/10.1016/j.resplu.2025.100940. LV-Beschreibung Applied Simulation Building Seite 3 von 3
Fuselier, Julie, Dee Baldwin, und Colette Townsend-Chambers. „Nursing Students’ Perspectives on Manikins of Color in Simulation Laboratories“. Clinical Simulation in Nursing 12, Nr. 6 (2016): 197–201. doi.org/10.1016/j.ecns.2016.01.011.
Massoth, Christina, Hannah Röder, Hendrik Ohlenburg, u. a. „High-fidelity is not superior to low-fidelity simulation but leads to overconfidence in medical students“. BMC Medical Education 19, Nr. 1 (2019): 29. doi.org/10.1186/s12909-019-1464-7.
Nimbalkar, Archana, Dipen Patel, Amit Kungwani, Ajay Phatak, Rohitkumar Vasa, und Somashekhar Nimbalkar. „Randomized control trial of high fidelity vs low fidelity simulation for training undergraduate students in neonatal resuscitation“. BMC Research Notes 8, Nr. 1 (2015): 636. doi.org/10.1186/s13104-015-1623-9.
ResearchGate. „(PDF) Aufbau Eines Simulationstrainings. Was Muss Beachtet Werden?“ Februar 2019. www.researchgate.net/publication/330401762_Aufbau_eines_Simulationstrainings_Was_muss_beachtet_werden.
Riley, Richard H., Hrsg. Manual of Simulation in Healthcare. Oxford University Press, 2015. doi.org/10.1093/med/9780198717621.001.0001.
Steinacker, Anna Christine, Victoria Kreiss, und Daniela Herchet. Simulationsszenarien für Aus- und Weiterbildung in der Pflege: Mit ausgearbeiteten Szenarien für die praktische Umsetzung. Springer, 2022. doi.org/10.1007/978-3-662-64363-1.
Stokes-Parish, Jessica B., und Giulia Roiter. Moulage Resource Book. Bond University, 2022.
theSimTech. „LEARN MEDICAL MOULAGE I theSimTech“. Zugegriffen 4. November 2025. www.thesimtech.org/moulage/.
Deutsch
Die Studierenden analysieren und bewerten theoretische Modelle interprofessioneller Zusammenarbeit und diskutieren deren Anwendbarkeit in der Simulation in Health Care.
Die Studierenden übertragen theoretische Modelle interprofessioneller Zusammenarbeit kritisch und kontextsensitiv auf Versorgungssituationen innerhalb von Simulationen in Health Care.
Die Studierenden analysieren und evaluieren Prinzipien interprofessioneller Kommunikation und Teamarbeit kritisch, und wenden sie an um Strategien zu entwickeln und umzusetzen, die die Zusammenarbeit fördern und Risiken für die Patient*innen- bzw. Klient*innensicherheit in komplexen Versorgungskontexten minimieren.
Die Studierenden bewerten unterschiedliche Rollen von Teammitgliedern aus dem Health Care Sektor und integrieren sie in die Simulation, um interprofessionelle Ausbildung und Zusammenarbeit in Teams zu optimieren.
Die Studierenden erwerben vertieftes Wissen zur Konzeption und Implementierung interprofessioneller, simulationsbasierter Bildungsaktivitäten in Health Care.
> Überblick und vergleichende Zuordnung verschiedener IPE/IPC‑Modelle
> Evidenz zu Best Practices in IPE und kollaborativer Praxis synthetisieren und übertragen
> Analyse von Rollen, Macht und kollaborativer Führung hinsichtlich Teambeziehungen und ‑funktionen, die IPE/IPC fördern oder behindern können
Die Studierenden analysieren und evaluieren unterschiedliche theoretische Modelle der interprofessionellen Zusammenarbeit (z. B. CIHC, IPEC/UK CAIPE) kritisch und beurteilen deren Anwendbarkeit und Grenzen für die simulationsbasierte Lehre in verschiedenen Versorgungskontexten.
Die Studierenden wenden interprofessionelle Kollaborationsmodelle und Kompetenzbereiche an und passen sie an, um komplexe simulierte Pflegeszenarien zu integrieren. Dabei identifizieren sie Stärken, Lücken und kontextspezifische Strategien zur Verbesserung der Zusammenarbeit.
Die Studierenden entwerfen und begründen evidenzinformierte Strategien der interprofessionellen Kommunikation und Teamarbeit (z. B. TeamSTEPPS/Team FIRST, Speaking Up Tools), die Sicherheitsrisiken für Personen und An-/Zugehörige in simulationsbasierten Health Care Settings minimieren.
Die Studierenden evaluieren und integrieren diverse professionelle Rollenbilder und Partner*innen (einschließlich Personen, Familien und nicht reglementierter Anbieter*innen) in interprofessionelle Teams, um die kollaborative Entscheidungsfindung und beziehungsorientierte Versorgung in Simulationen zu optimieren.
Die Studierenden entwickeln selbstständig eine interprofessionelle, simulationsbasierte Lehr-/Lernaktivität (Lernergebnisse, Szenarioskizze, Debriefingplan), entwerfen diese systematisch nach den Prinzipien von CIHC, IPEC und UK/CAIPE und demonstrieren eine fortgeschrittene Integration von IPE und IPC Konzepten.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Abgabe eines schriftlichen Arbeitsauftrags
Interprofessional Education Collaborative. (2023). IPEC Core Competencies for Interprofessional Collaborative Practice: Version 3
Canadian Interprofessional Health Collaborative. (2024). CIHC Competency Framework for Advancing Collaboration 2024. www.cihc-cpis.com
Barr, H., Hutchings, M., Machin, A., Helme, M., Gray, R., & Reeves, S. (2016). CAIPE: Interprofessional Education Guidelines 2016. Fareham (UK): Caipe.
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Simulation-enhanced interprofessional education. Clinical Simulation in Nursing, 58, 49–53. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.015
van Diggele, C., Roberts, C., Burgess, A., & Mellis, C. (2020). Interprofessional education: tips for design and implementation. BMC medical education, 20(Suppl 2), 455.
Bogossian, F., New, K., George, K., Barr, N., Dodd, N., Hamilton, A. L., ... & Taylor, J. (2023). The implementation of interprofessional education: a scoping review. Advances in Health Sciences Education, 28(1), 243-277.
Englisch
> Formulierung von rollenfokussierten Lernzielen und deren Abstimmung mit Szenariodesign, Facilitation‑Strategien und Debriefing‑Strukturen
> Vergleich von Modellen hinsichtlich Rollenklarheit, Machtdynamiken sowie der Verteilung von Führung und Entscheidungsfindung zwischen den Professionen
> Strategien zur expliziten Darstellung von Rollen und Tätigkeitsbereichen in Simulationen:
Aufgabenverteilung
Übergabepunkte
„Wer führt wann?“
Eskalationswege (Speaking‑up)
> Einsatz spezifischer Kommunikationsinstrumente
(z. B. SBAR, Advocacy & Assertion, Closed‑Loop‑Kommunikation),
um Rollenklarheit und Eskalation in der Praxis umzusetzen
> Konzepte kollaborativer Führung, Followership und gemeinsamer Entscheidungsfindung in interprofessionellen Teams
> Untersuchung von Rollenflexibilität
(z. B. Assessment, Lehre, Koordination von Versorgung) und wie sich überlappende Rollen nutzen lassen, um sich gegenseitig zu unterstützen statt miteinander zu konkurrieren
Die Studierenden bewerten zentrale theoretische Modelle der interprofessionellen Zusammenarbeit kritisch, mit besonderem Augenmerk darauf, wie diese in simulationsbasierten Lernkontexten Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftspflichten von Teammitgliedern konzeptualisieren.
Die Studierenden passen Modelle der interprofessionellen Zusammenarbeit an simulierte Versorgungskontexte an, indem sie Rollenzuweisungen, Scope-of-Practice-Grenzen und Übergabepunkte für verschiedene Professionen explizit formulieren, begründen und überarbeiten.
Die Studierenden analysieren Prozesse der interprofessionellen Kommunikation und Teamarbeit in Simulationen durch die Perspektive von Rollenklarheit, Macht und Expertise und entwerfen Strategien (z. B. Speaking Up, Advocacy & Assertion, strukturierte Übergaben), die die Zusammenarbeit verbessern und Sicherheitsrisiken für Patient*innen/Klient*innen mindern.
Die Studierenden evaluieren und integrieren die spezifischen und überlappenden Rollen von Mitgliedern interprofessioneller Teams, um gemeinsam explizite Rollenvereinbarungen, Leadership-/Followership-Muster und Eventualpläne (Contingency Plans) zu entwickeln, die die kollaborative Entscheidungsfindung in simulierten und realen Praxiskontexten optimieren.
Die Studierenden konzipieren und integrieren interprofessionelle, simulationsbasierte Lehr-/Lernaktivitäten, die gezielt die Kompetenzen der Lernenden in Rollenklarheit, Rollenverhandlung und kollaborativer Praxis über unterschiedliche Versorgungskontexte hinweg entwickeln.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Abgabe eines schriftlichen Arbeitsauftrags
Interprofessional Education Collaborative. (2023). IPEC Core Competencies for Interprofessional Collaborative Practice: Version 3
Canadian Interprofessional Health Collaborative. (2024). CIHC Competency Framework for Advancing Collaboration 2024. www.cihc-cpis.com
Barr, H., Hutchings, M., Machin, A., Helme, M., Gray, R., & Reeves, S. (2016). CAIPE: Interprofessional Education Guidelines 2016. Fareham (UK): Caipe.
INACSL Standards Committee. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®: Simulation-enhanced interprofessional education. Clinical Simulation in Nursing, 58, 49–53. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.015
Bochatay, N., Ju, M., O'Brien, B. C., & van Schaik, S. M. (2025). A scoping review of interprofessional simulation-based team training programs. Simulation in Healthcare, 20(1), 33-41.
Gilbert, J. H. V., Yan, J., & Hoffman, S. J. (2010). A WHO report: Framework for action on interprofessional education and collaborative practice. Journal of Allied Health, 39(Suppl 1), 196–197
Klenke-Borgmann, L., DiGregorio, H., & Cantrell, M. A. (2023). Role clarity and interprofessional colleagues in psychological safety: A faculty reflection. Simulation in Healthcare, 18(3), 203-206.
Bochatay, N., Ju, M., O'Brien, B. C., & van Schaik, S. M. (2025). A scoping review of interprofessional simulation-based team training programs. Simulation in Healthcare, 20(1), 33-41.
Englisch
> Grundlagen der interprofessionellen Zusammenarbeit
Definitionen und Ziele der Interprofessionellen Ausbildung (IPE); Verständnis der Rollen der beteiligten Professionen; WHO/CAIPE‑Definition („learning with, from and about each other“ / „miteinander, voneinander und übereinander lernen“).
> TeamSTEPPS‑Framework
Einführung in die fünf Kernkomponenten: Teamstruktur, Kommunikation, Führung, Situationsbeobachtung und gegenseitige Unterstützung; praktische Übungen und Anwendung des Team Performance Observation Tool (TPOT).
> Crisis Resource Management (CRM / eCRM)
Prinzipien wie klare Rollen, effektive Kommunikation, Delegation, Situationsbewusstsein und Ressourcenmanagement; Anwendung in Notfallsimulationen.
> Kommunikationsmodelle
SBAR/ISBAR/SINNHAFT (Situation – Background – Assessment – Recommendation), Closed‑Loop‑Kommunikation, „10 Seconds for 10 Minutes“, Instrumente für Übergaben und Teamkommunikation; Bedeutung für die Patient*innen-/Klient*innensicherheit.
> Sozialidentitäts‑, Rollen‑ und Systemtheorie
Einfluss professioneller Rollen auf Interaktion; Machtverhältnisse, Geschlecht, Hierarchie; soziales Vertrauen und Konfliktmanagement.
> Psychologische Aspekte
Gruppenentwicklung (Tuckman), Führungstheorien, Konfliktlösung, Entscheidungsfindung unter Stress, Emotionswahrnehmung und ‑regulation.
> Andragogik
Andragogische Prinzipien (Selbststeuerung, erfahrungsbasiertes Lernen, Relevanz, Problemlösung) bei der Gestaltung interprofessioneller Trainings; Transfer in die Praxis.
> Debriefing
Bedeutung von Reflexion für den Lernerfolg; Methoden für interprofessionelle Debriefings; Förderung psychologischer Sicherheit; strukturierte Debriefing‑Modelle (z. B. Good Judgment, PEARLS).
> Evaluation und Qualitätssicherung
Einsatz validierter Instrumente wie TPOT, T‑TPQ, IPEC‑Selbsteinschätzung; wissenschaftliche Evaluation von Teamsimulationen; Transfer in die Praxis.
Die Studierenden analysieren kritisch komplexe Teaminteraktionen in simulationsbasierten Settings und integrieren Theorien aus Soziologie, Psychologie und Andragogik, um Kommunikations- und Kooperationsprozesse zu interpretieren.
Die Studierenden wenden Frameworks wie TeamSTEPPS sowie Konzepte des Crew-/Crisis Resource Management an, um nicht-technische Fertigkeiten zu optimieren, strukturierte Briefings zu erstellen, Rollen zu definieren und Tools wie SBAR/ISBAR/SINNHAFT für eine klare Informationsweitergabe zu nutzen.
Die Studierenden konzipieren und führen interprofessionelle Simulationen unter Berücksichtigung der Lernziele sowie kultureller und professioneller Diversität durch.
Die Studierenden zeigen situationsangemessenes, empathisches und respektvolles Kommunikationsverhalten, reflektieren ihren eigenen Einfluss, evaluieren ihre Teamarbeits- und Kommunikationsleistung mittels Videoanalyse, Feedback und Portfolioarbeit und fördern kollegiale Interaktion. Sie ziehen Lehren aus Erfolgen und Fehlern und setzen nachhaltige Verbesserungen für die eigene Berufspraxis um.
Die Studierenden übernehmen situationsangemessen Führungsrollen in interprofessionellen Teams, fördern kollegiale Führung und strukturieren bzw. delegieren ihre Entscheidungsprozesse, um in kritischen Situationen handlungsfähig zu bleiben.
High‑Fidelity‑Simulationen mit Rollenübungen, TeamSTEPPS‑Übungen und Kommunikationsdrills, Crisis Resource Management (CRM) und Notfallszenarien, Kurzpräsentationen und interaktive Diskussionen, videogestützte Reflexion sowie Peer‑Feedback und Portfolioarbeit
Immanente Leistungsüberprüfung: Praktische Prüfungsleistung, Portfolio
Schram, A., Bonne, N. L., Henriksen, T. B., Paltved, C., Hertel, N. T., & Lindhard, M. S. (2024). Simulation-based team training for healthcare professionals in pediatric departments: Study protocol for a nonrandomized controlled trial. BMC Medical Education, 24, Article 607. doi.org/10.1186/s12909-024-05602-z
Cánovas Pallarés , JM, Fenzi , G., Fernández Molina, P., López Ferrándiz , L., Espinosa Ramírez, S., & Arizo Luque , V. (2025). Building safe emergency medical teams with Emergency Crisis Resource Management (E CRM): An interprofessional simulation-based study. Healthcare , 13(15), 1858. doi.org/10.3390/healthcare13151858
Lehmann, M., Mikulasch, J., Poimann, H., Backhaus, J., König, S., & Mühling, T. (2025). Training and assessing teamwork in interprofessional virtual reality–based simulation using the TeamSTEPPS framework: Protocol for randomized pre-post intervention study. JMIR Research Protocols, 14, e68705. doi.org/10.2196/68705
Mahmood, L. S., Mohammed, C. A., & Gilbert, J. H. V. (2021). Interprofessional simulation education to enhance teamwork and communication skills among medical and nursing undergraduates using the TeamSTEPPS® framework. Medical Journal Armed Forces India, 77(Suppl 1), S42–S48. doi.org/10.1016/j.mjafi.2020.10.026
Centre for the Advancement of Interprofessional Education (CAIPE). (2016). Interprofessional education. www.caipe.org/about-us
Foronda, C., MacWilliams, B., & McArthur, E. (2016). Interprofessional communication in healthcare: An integrative review. Nurse Education in Practice, 19, 36–40.
Centers for Disease Control and Prevention. (2021). Principles of Adult Learning. CDC Learning Connection. www.cdc.gov/training/development/pdf/adultlearning-principles.pdf
Deutsch
Zusammenarbeit als zentrales Element der professionellen Praxis
Analytische Fähigkeiten stärken, indem potenzielle Barrieren und Lücken bei der Implementierung bestehender IPE/IPC‑Szenarien identifiziert und Verbesserungen vorgeschlagen werden
Kompetenz in pädagogischen Standards demonstrieren, die interprofessionelle Zusammenarbeit fördern
Die Studierenden integrieren kritisch Rahmenwerke der interprofessionellen Zusammenarbeit, um eine interprofessionelle, simulationsbasierte Lehr-/Lernaktivität zu entwickeln, die klinische, praktische, organisatorische und kommunikative Herausforderungen adressiert, gemeinsame Ziele erreicht und Gesundheitsergebnisse verbessert.
Die Studierenden analysieren kritisch Barrieren, die die Wirksamkeit von IPE-Simulationsszenarien begrenzen, identifizieren deren Ursachen systematisch und wenden evidenzbasierte sowie kollaborativ entwickelte Lösungen an, um interprofessionelle Lernergebnisse zu verbessern.
Die Studierenden integrieren kritisch evidenzbasierte Standards der interprofessionellen, simulationsbasierten Lehre, die Teamarbeit stärken, Rollen klären sowie psychologische Sicherheit, Zusammenarbeit und gleichberechtigte Teilhabe in Gesundheitsteams fördern.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Abgabe Schriftliche Ausarbeitung
Barr, H., Hutchings, M., Machin, A., Helme, M., Gray, R., & Reeves, S. (2016). CAIPE:
Interprofessional Education Guidelines. Fareham (UK): Caipe.
Bogossian, F., New, K., George, K., Barr, N., Dodd, N., Hamilton, A. L., ... & Taylor, J. (2023). The
implementation of interprofessional education: a scoping review. Advances in Health Sciences
Education, 28(1), 243-277.
Canadian Interprofessional Health Collaborative. (2024). CIHC Competency Framework for
Advancing Collaboration 2024. www.cihc-cpis.com
INACSL Standards Committee. (2021a). Healthcare Simulation Standards of Best Practice®:
Simulation-enhanced interprofessional education. Clinical Simulation in Nursing, 58, 49–53.
doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.015
INACSL Standards Committee(2021b). Healthcare Simulation Standards of Best Practice. Simulation Design. Clinical Simulation in Nursing , 58, 14-21. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009
Panel, I. E. C. E. (2011). Core competencies for interprofessional collaborative practice: Report of an expert panel. Interprofessional Education Collaborative Expert Panel.
Park, C. S, & Murphy, T. F. Code of Ethics Working Group, & Society for Simulation
in Healthcare. (2018). Healthcare Simulationist: Code of Ethics (pp. 1–12). https:
//www. ssih.org/Code-of-Ethics.
Rossler, K. L., & Kimble, L. P. (2016). Capturing readiness to learn and collaboration as explored with an
interprofessional simulation scenario: A mixed methods research study. Nurse Education Today, 36,
348-353. doi.org/http://dx.doi.org/10.1016/j.nedt.2015.08. 018.
van Diggele, C., Roberts, C., Burgess, A., & Mellis, C. (2020). Interprofessional education: tips for
design and implementation. BMC medical education, 20(Suppl 2), 455.
World Health Organization (WHO). (2010). Framework for action on interprofessional education & collaborative practice. Retrieved from www.who.int/hrh/resources/framework_action/en/.
Englisch
Die Studierenden erläutern Theorien zu Human Factors/CRM (Crew/Crisis Resource Management), analysieren deren Einfluss auf Fehlerentstehung kritisch und wenden dieses Wissen situationsbezogen an.
Die Studierenden gestalten und analysieren Kommunikationsprozesse in kritischen Situationen (high stakes, high stress). Sie bewerten deren Auswirkungen auf Patient*innen-/ Klient*innensicherheit und Teamdynamik reflektiert.
Die Studierenden analysieren bestehende Abläufe und komplexe Zusammenhänge im Kontext der Patient*innen-/Klient*innensicherheit in Theorie und Praxis und identifizieren, sowie modifizieren begünstigende und hemmende Faktoren in Hinblick auf eine positive Fehlerkultur.
Die Studierenden identifizieren relevante Human Factors in beobachteten Situationen, analysieren diese mithilfe der CRM-Prinzipien und leiten daraus fundierte Verbesserungsvorschläge ab.
Die Studierenden analysieren Patient*innen-/Klient*innen- und Teamgespräche und erarbeiten evidenzbasierte Verbesserungsvorschläge.
Grundlagen
Crew Resource Management (CRM) und Crisis Resource Management
Fehlerentstehung, Fehleranalyse und Sicherheitskultur
Teamstrukturen, Teamdynamik und interprofessionelle Zusammenarbeit
Kommunikation, Speak-Up-Kultur und psychologische Sicherheit
Evaluation, Qualitätssicherung und Innovation
Die Studierenden erläutern die Grundprinzipien des Human Factors Engineering und des Crew/Crisis Resource Management (CRM), analysieren deren zentrale Komponenten und setzen diese kritisch in Beziehung zu aktuellen sicherheitsrelevanten Herausforderungen im Health Care Sektor.
Die Studierenden bewerten aktuelle Forschungsliteratur zu Human Factors und CRM kritisch, erkennen die Heterogenität der Evidenzlage und reflektieren sowohl begrenzte Wirkungen als auch systemische und ethische Kritikpunkte. Sie entwickeln daraus fundierte, theoriegeleitete Positionen und leiten Forschungsfragen sowie alternative, systemorientierte Interventionsansätze ab.
Die Studierenden ordnen systemische und personenzentrierte Perspektiven auf Fehlerentstehung im Health Care Sektor kritisch ein, erkennen die Wechselwirkung organisationaler, sozialer und individueller Faktoren und leiten daraus Anforderungen an Sicherheitskulturen und organisatorisches Design zur Fehlerprävention ab.
Die Studierenden beurteilen strukturelle, kommunikative, soziale und organisationale Einflussfaktoren auf die Teamleistung im Health Care Sektor, analysieren Evidenz und Grenzen aktueller CRM-Implementierungsstrategien und entwickeln kontextangepasste Konzepte zur nachhaltigen Förderung von Patient*innen- und Klient*innensicherheit und Teamresilienz.
Die Studierenden analysieren organisationale, kommunikative, soziale und strukturelle Faktoren der Teamleistung, reflektieren deren Einfluss auf Sicherheits- und Lernkulturen und integrieren geeignete Evaluationsinstrumente zur evidenzbasierten Qualitätssicherung in interprofessionellen Kontexten.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: praktische und schriftliche Teilleistungen, begleitendes Reflexionsportfolio
Agency for Healthcare Research and Quality. (2020). TeamSTEPPS 2.0. www.ahrq.gov/teamstepps/index.html
Boysen, P. G. II. (2013). Just culture: A foundation for balanced accountability and patient safety. Ochsner Journal, 13(3), 400–406.
Buljac-Samardžić, M., Dekker-van Doorn, C. M., & Maynard, M. T. (2021). What do we really know about crew resource management in healthcare? An umbrella review on crew resource management and its effectiveness. Journal of Patient Safety, 17(8), e929–e958. doi.org/10.1097/PTS.0000000000000816
Carayon, P., Wetterneck, T. B., Rivera-Rodriguez, A. J., et al. (2014). Human factors systems approach to healthcare quality and patient safety (SEIPS 2.0). Applied Ergonomics, 45(1), 14–25.
Dekker, S. (2017). Just culture: Restoring trust and accountability in your organization (3rd ed.). CRC Press.
Deutsch, E. S., Van, C. M., & Mossburg, S. E. (2022). Resilient healthcare and the Safety‑I and Safety‑II frameworks. Patient Safety Network. psnet.ahrq.gov/perspective/resilient-healthcare-and-safety-i-and-safety-ii-frameworks
Hollnagel, E., Wears, R., & Braithwaite, J. (Eds.). (2015). Resilient health care: Volume 2 – The resilience of everyday clinical work. Ashgate.
Lee, J. Y., Huang, C. H., Wang, H. W., Hung, S. W., & Chang, J. T. (2025). A novel approach to patient safety education: Integrating the human factors analysis and classification system (HFACS) to build a culture of safety in medical training. BMC Medical Education, 25, 1296.
Pruden, C., Beecham, G. B., & Waseem, M. (2025). Human factors in medical simulation. In StatPearls. StatPearls Publishing.
Reason, J. (2000). Human error: Models and management. BMJ, 320(7237), 768–770.
Rall, M., & Gaba, D. M. (2005). Crisis resource management to improve patient safety. Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology, 19(4), 1–15.*
Sung, T. C., & Hsu, H. C. (2025). Improving critical care teamwork: Simulation-based interprofessional training for enhanced communication and safety. Journal of Multidisciplinary Healthcare, 18, 355–367. doi.org/10.2147/JMDH.S500890
Zajac, S., Woods, A., Tannenbaum, S., Salas, E., & Holladay, C. L. (2021). Overcoming challenges to teamwork in healthcare: A team effectiveness framework and evidence-based guidance. Frontiers in Communication, 6, Article 606445. doi.org/10.3389/fcomm.2021.606445
Deutsch
Die Studierenden erklären zentrale Kommunikationsmodelle.
Die Studierenden analysieren kommunikative Rechte und Pflichten, reflektieren Hierarchien und Machtstrukturen in interprofessionellen Teams und entwickeln Strategien.
Die Studierenden erläutern Konzepte der phänomenologischen Soziologie (u. a. Lebenswelt, „stock of knowledge“, Intersubjektivität) und nutzen diese für empathische, patient*innen- und klient*innenorientierte Kommunikation sowie für ein gemeinsames Verständnis in der Teamarbeit.
Die Studierenden wenden wirksame Kommunikationsstrategien (aktives Zuhören, offene Fragen, Feedback- und Konfliktlösungsstrategien) in simulationsbasierten Szenarien an, adressieren Barrieren wie Hierarchie, Stress oder kulturelle Unterschiede und reflektieren ihr eigenes Kommunikationsverhalten anhand wissenschaftlicher Literatur und strukturierter Debriefings, um kontinuierliche Verbesserungen abzuleiten.
Impuls Vorlesungen und interaktive Kurzinputs
Endprüfung: Kolloquium (mündliche Prüfung)
Allred, K. G., Mallozzi, J. S., Matsui, F., & Raia, C. P. (1997). The influence of anger and compassion on negotiation performance. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 70(3), 175–189.
Davies, B., & Harré, R. (1990). Positioning: The discursive production of selves. Journal for the Theory of Social Behaviour, 20(1), 43–63.
Effectiviology. (2024). Grice’s maxims of conversation: The principles of effective communication. Retrieved November 7, 2025, from effectiviology.com/principles-of-effective-communication/
Grice, H. P. (1989). Studies in the way of words. Harvard University Press.
Harré, R., & van Langenhove, L. (1999). Positioning theory: Moral contexts of intentional action. Blackwell.
McVee, M. B., Silvestri, K. N., Barrett, N., & Haq, K. (2019). Positioning theory in education: Research and applications. Retrieved November 7, 2025, from www.buffalo.edu/clari/positioning-theory/background.html
Overcoming challenges to teamwork in healthcare: A team effectiveness framework and evidence based guidance. (2021). Frontiers in Communication, 6, Article 606445. doi.org/10.3389/fcomm.2021.606445
Rall, M., Oberfrank, S., & Conrad, G. (2013). Improving patient safety in air rescue: The importance of simulation team training with focus on human factors/CRM. AirRescue, 3, 35–37.
Schulz von Thun, F. (1981). Miteinander reden 1: Störungen und Klärungen. Allgemeine Psychologie der Kommunikation. Rowohlt.
Schulz von Thun Institut für Kommunikation. (n.d.). Das Kommunikationsquadrat. Retrieved November 7, 2025, from www.schulz-von-thun.de/die-modelle/das-kommunikationsquadrat
Schütz, A. (1967). The phenomenology of the social world (G. Walsh & F. Lehnert, Trans.). Northwestern University Press. (Original work published 1932)
Vargas, G. M. (2020). Alfred Schutz’s life world and intersubjectivity. Open Journal of Social Sciences, 8, 417–425. doi.org/10.4236/jss.2020.812033
Watzlawick, P., Beavin, J. H., & Jackson, D. D. (1967). Pragmatics of human communication: A study of interactional patterns, pathologies, and paradoxes. Norton
Deutsch
Die Studierenden analysieren kommunikationsbedingte Fehlerquellen in medizinisch-therapeutischen Gesprächen und leiten daraus konkrete Maßnahmen zur Verbesserung der patient*innen-/klient*innenzentrierten Gesprächsführung ab.
Die Studierenden reflektieren die eigenen Kommunikationsmuster in simulationsgestützten Gesprächssituationen mit Schauspielpatient*innen und setzen konkrete Gesprächsführungsskills nach den Calgary Cambridge Guidelines ein, um human factors wie Emotionen oder soziale Dynamiken professionell zu steuern.
Die Studierenden gestalten Gespräche in herausfordernden (Hochrisiko-) Situationen adressat*innenengerecht und evaluieren deren Auswirkungen auf Patient*innen-/Klient*innensicherheit sowie auf teaminterne Koordination und Fehlervermeidung.
Standardisierte Simulationstrainings mit Schauspielpatient*innen nach ÖPGK-tEACH-Standard, Peer-Feedback, Kurzinputs, Reflexionsübungen
Immanente Leistungsüberprüfung: Aktive und reflektierende Teilnahme an Kommunikationstrainings mit Schauspielpatient*innen
Butow, P. N., Brown, R. F., Cogar, S., Tattersall, M. H. N., & Dunn, S. M. (2002). Oncologists’ reactions to cancer patients’ verbal cues. Psycho-Oncology, 11(1), 47–58. doi.org/10.1002/pon.556
Iversen, E. D., Wolderslund, M., Kofoed, P.-E., Gulbrandsen, P., Poulsen, H., Cold, S., & Ammentorp, J. (2021). Communication skills training: A means to promote time-efficient patient-centered communication in clinical practice. Journal of Patient-Centered Research and Reviews, 8(4), 307–314. doi.org/10.17294/2330-0698.1782>
Kurtz, S. M., Draper, J., & Silverman, J. D. (2004). Teaching and learning communication skills in medicine (2nd ed.). CRC Press.
Levinson, W., Gorawara-Bhat, R., & Lamb, J. (2000). A study of patient clues and physician responses in primary care and surgical settings. JAMA, 284(8), 1021–1027. doi.org/10.1001/jama.284.8.1021
Silverman, J., Kurtz, S., & Draper, J. (2013). Skills for communicating with patients (3rd ed.). CRC Press.
Deutsch
Die Studierenden vergleichen unterschiedliche Methoden für Prebriefing, Briefing und Debriefing und wenden diese theoriegeleitet in Simulationen an, um Lernen auf unterschiedliche Ebenen zu erzeugen.
Die Studierenden leiten anspruchsvolle Debriefingsituationen eigenverantwortlich, gestalten einen wertschätzenden und strukturierten Gesprächsrahmen, berücksichtigen emotionale und gruppendynamische Prozesse und reflektieren ihre Rolle im Spannungsfeld von Leitung, Moderation, Lehr-/Lernprozessen und Coaching.
Die Studierenden entwickeln ein persönliches Methodenrepertoire für Debriefings und reflektieren dessen Effekt im Rahmen von Supervision und Peer-Feedback. Sie grenzen sich von anderen Unterstützungsangeboten ab und vermitteln ggf. weitere Hilfe.
Die Studierenden reflektieren ihr eigenes Lern- und Lehrhandeln im Debriefing, erkennen das Debriefing als reflektierende Praxis zur Hinterfragung von Annahmen und beruflichen Routinen, benennen konstruktivistische Moderationsanforderungen inklusive Fehlerkultur und Feedbackprozessen und wenden geeignete Fragetechniken an, um lernförderliche Debriefings zu gestalten.
Die Studierenden erkennen Einflussfaktoren auf die Umsetzung des Debriefings, integrieren Prinzipien der psychologischen Sicherheit in dessen Gestaltung und entwickeln gemeinsam Regeln für eine konstruktive Nachbesprechung, die aktive Beteiligung fördert und den Fokus auf Leistungsverbesserung statt Kritik legt.
Die Studierenden analysieren den Einfluss von Prebriefing und Briefing auf die Qualität des Debriefings, wählen geeignete Debriefing-Modelle im Hinblick auf die angestrebten Lernergebnissen aus und bewerten deren Integration für die eigene professionelle Praxis.
Die Studierenden erproben unterschiedliche Möglichkeiten des Debriefings im geschützten Raum, benennen eigene Sorgen und Befürchtungen hinsichtlich der Umsetzung und entwickeln geeignete Lösungsansätze für einen sicheren und professionellen Umgang damit.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Umsetzung und Videodokumentation eines theoretischen Debriefings inkl. Vorbereitung (Prebriefing und Briefing) (Teilleistung 1) und schriftliche Reflexion zum Debriefingverlauf (Teilleistung 2)
Arnold R. (2013). Wie man lehrt, ohne zu belehren. 29 Regeln für eine kluge Lehre. Das LENA-Modell. Heidelberg: Carl-Auer.
Dieckmann, P. (2013): Gute Nachrede – Debriefing. In: St. Pierre, Michael/Breuer, Georg (Hrsg.): Simulation in der Medizin. Grundlegende Konzepte – Klinische Anwendung. Berlin: Springer-Verlag GmbH Deutschland, S. 153-168.
Hagemann, V. (2016): Debriefing – Kernelement der Simulation. In: Hackstein, Achim/Hagemann, Vera/Kaufmann, Florentin/Regener, Helge (Hrsg.): Handbuch Simulation. Edewecht: Stumpf + Kossendey Verlagsgesellschaft mbH, S. 174-176.
Lioce L. (Ed.), Lopreiato J. (Founding Ed.), Anderson M., Deutsch, E.S., Downing D., Robertson J.M., Diaz D.A., and Spain A.E. (Assoc. Eds.), and the Terminology and Concepts Working Group (2024), Healthcare Simulation Dictionary–Third Edition. Rockville, MD: Agency for Healthcare Research and Quality; January 2025. AHRQ Publication No. 24-0077. DOI: www.ahrq.gov/patient-safety/resources/simulation/terms.html.
Persico, L., Ramakrishnan, S., Wilson-Keates, B., Catena, R., Charnetski, M., Fogg, N., Jones, M. C., Ludlow, J., MacLean, H., Simmons, V. C., Smeltzer, S. & Wilk, A. (2025). Healthcare Simulation Standard of Best Practice® Prebriefing: Preparation and briefing. Clinical Simulation in Nursing, 105, 101777. doi.org/10.1016/j.ecns.2025.101777
Rudolph, J. W./Simon, R. /Dufresne, R. L./Raemer, D. (2006): There´s No Such Thing as „Nonjudgmental“ Debriefing: A Theory and Method for Debriefing with Good Judgment. In: journals.lww.com/simulationinhealthcare/Fulltext/2006/00110/There _s_No_Such_Thing_as__Nonjudgmental_.6.aspx.
Reich K, Konstruktivistische Didaktik. Das Lehr- und Studienbuch mit Online-Methodenpool. 5. A. Weinheim und Basel: Beltz Verlag, 2012.
Schmal, J. (2017): Unterrichten und Präsentieren in Gesundheitsfachberufen. Methodik und Didaktik für Praktiker. Berlin: Springer-Verlag GmbH Deutschland.
Schwermann, M./ Möllmann, C./ Larkamp, M. (2026). Simulation in der Pflege. Kompetenzorientiertes Lehren und Lernen. Urban & Fischer in Elsevier.
SESAM Accredidatition of Simulation Based Educational Institution – Principles (SESAM). ETHIK-KODEX FÜR SIMULATIONS - EXPERTINNEN IM GESUNDHEITSWESEN Arbeitsgruppe „Ethik-Kodex“ Deutsche Version (German version), 2025. Aus: www.sesam-web.org/media/documents/code-of-ethics-german.pdf
SimNAT Gesundheitsfachberufe e.V.(2024). Simulation als Lehr-Lernmethode - Leitlinie SimNAT Gesundheitsfachberufe. Aus: www.simnat.de/de/simnat/visionen.
Deutsch
> Rolle des Debriefings im Lernprozess: Wiederholung der Grundprinzipien (reflektierte Erfahrung, zweckgerichtete Feedback Gespräche), Bedeutung von psychologischer Sicherheit und interprofessioneller Kommunikation.
> Vertiefte Frameworks (Good Judgment Modell, PEARLS, Reflective Learning Conversation); Praktische Anwendung von Debriefing Frameworks
> Teilnehmer*innen und situationsspezifische Herausforderungen: Vertiefung der Phänotypen, Analyse von Ursachen und Auswirkungen; Umgang mit Reaktanz durch offene Fragen, Empathie und Validierung.
> Debriefer spezifische Barrieren: Erkennen von kognitiven Verzerrungen, fehlendem Wissen und fehlender Vorbereitung; Anwendung der Debriefing Duties „Make it Safe – Make it Stick – Make it Last“ zur Förderung von Sicherheit, Nachhaltigkeit und Transfer.
> Übung anhand Videos und echter Simulationen, Videobasierte Reflexion und Technologieeinsatz: Nutzen und Grenzen von Video assistierten Debriefings; Vorteile für Objektivität, Perspektivwechsel und Performanceverbesserung; Einsatz von KI basierten Feedback Tools.
> Perspektivwechsel und Empathie: Methoden zur Förderung von Perspektivübernahme, Anwendung zirkulärer Fragen, Rollenspiele mit Rollenwechsel, empathisches Zuhören.
> Erwachsenenpädagogische und soziologische Grundlagen: Prinzipien der Andragogik (Selbststeuerung, Erfahrung, Relevanz) zur Gestaltung lernerzentrierter Debriefings; Berücksichtigung von Machtstrukturen, Rollen und Normen im Team.
> Feedback im Sinne eines "Debrief the Debriefer"
Die Studierenden analysieren interprofessionelle Debriefingsituationen geleitet von unterschiedlichen Frameworks, unter Berücksichtigung von Gruppenrollen, Machtstrukturen, kulturellen Unterschieden und emotionalen Dynamiken und integrieren dabei theoretische Modelle aus Soziologie, Psychologie und Andragogik zur fundierten Beurteilung des Lern- und Teamverhaltens.
Die Studierenden gestalten und leiten wertschätzende Debriefings, mithilfe etablierter und innovativer Frameworks, passen diese flexibel an heterogene Lernziele und herausfordernde Teilnehmendengruppen an und nutzen professionelle Kommunikationsstrategien, um Beteiligung, Reflexion und psychologische Sicherheit zu fördern.
Die Studierenden reflektieren und evaluieren ihre eigene Debriefingpraxis anhand validierter Instrumente sowie peer- und videoassistierter Feedbackprozesse, steuern emotionale und soziale Prozesse (z. B. Reaktanz, starke Emotionen) professionell und entwickeln daraus evidenzbasierte Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung und Weiterentwicklung von Simulationstrainings in ihrem beruflichen Kontext.
Übung in Präsenz
Immanente Leistungsüberprüfung: Aktive Teilnahme am Workshop
Almomani, E., Tobin, J., Fernandes, S., Sullivan, J., Saadeh, O., Mustafa, E., Pattison, N., & Alinier, G. (2025). A reflective learning conversation debriefing model for interprofessional simulation based education. BMC Medical Education, 25, Article 1434. doi.org/10.1186/s12909 025 07765 9
Eppich, W., & Cheng, A. (2015). Promoting Excellence and Reflective Learning in Simulation (PEARLS): Development and rationale for a blended approach to health care simulation debriefing. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 10(2), 106–115. doi.org/10.1097/SIH.0000000000000072
Grant, V., Moss, R., Eppich, W., Cheng, A., O’Donnell, J., & Szyld, D. (2018). Difficult debriefing situations: A toolbox for simulation educators. Advances in Simulation, 3, Article 17. doi.org/10.1186/s41077 018 0074 1
LeBlanc, V. R., Logan, G. O., & Murphy, T. (2024). More than a feeling: Emotional regulation strategies for simulation based education. Advances in Simulation, 9, Article 1. doi.org/10.1186/s41077 024 00244 6
Rudolph, J. W., Simon, R., Dufresne, R. L., & Raemer, D. B. (2006). There’s no such thing as „nonjudgmental“ debriefing: A theory and method for debriefing with good judgment. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 1(1), 49–55.
Salas, E., Klein, C., King, H., Salisbury, M., Augenstein, J. S., Birnbach, D. J., Robinson, D. W., & Upshaw, C. (2008). Debriefing Medical Teams: 12 Evidence-Based Best Practices and Tips. Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety, 34(9), 518–527. doi.org/10.1016/S1553-7250(08)34066-5
Seebauer, L. (2025). Effective debriefing for simulation based medical education. Videolab Blog. videolab.eu/effective-debriefing-models-for-simulation-based-medical-education/StatPearls Publishing. (2023). Debriefing the interprofessional team in medical simulation. In StatPearls (Irim Salik & John T. Paige, Eds.). Treasure Island, FL: StatPearls Publishing. www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK554526/
Deutsch
> Besprechung von selbst gewählten Thematiken aus ihrem Studiums- und Berufsalltag im Kontext der Health Care Simulation.
< Rollen, Aufgaben und Grenzen von Supervisand*innen und Gruppe im kollegialen Beratungssetting
< Strukturierte Intervisionsmethoden mit Fokus auf simulationsbasiertes Lernen
< Umgang mit kritischen Ereignissen („Lowlights“) im Simulations- und Berufsalltag (z. B. Debriefing) – Reflexion von Fehlern, Rollenverhalten und Dynamiken
< Selbstreflexion und Selbststeuerung in komplexen Lehr-Lern-Settings
< Konstruktives Feedback in interprofessionellen Gruppen: Techniken, Regeln, Haltung
< Dokumentation und Transfer von Erkenntnissen in Lernportfolios
< Reflexion von Gruppendynamik und Kommunikationsprozessen in simulierten und realen Teamsettings
Die Studierenden analysieren und reflektieren systematisch Highlights und Lowlights ihres Studien- und Berufsalltags, insbesondere im Kontext simulationsbasierten Lernens, und dokumentieren ihre Erkenntnisse kontinuierlich in einem Lernportfolio zur Förderung ihrer professionellen Weiterentwicklung.
Die Studierenden wählen relevante Highlights und Lowlights ihres Studien- oder Berufsalltags reflektiert aus, begründen deren Bedeutung im Lernprozess und bringen diese aktiv in Super- bzw. Intervisionen ein. Sie beteiligen sich konstruktiv an den Reflexionsprozessen ihrer Mitstudierenden durch strukturiertes, wertschätzendes Feedback unter Berücksichtigung der Prinzipien psychologischer Sicherheit.
Die Studierenden dokumentieren ihre individuellen Lernprozesse aus Super- und Intervisionen strukturiert in einem Lernportfolio, leiten zentrale Erkenntnisse ab und fassen diese reflektiert sowie fachlich fundiert zusammen.
Die Studierenden erschließen sich durch Selbsterfahrung zentrale Prinzipien der Lernportfolio-Arbeit und wenden grundlegende Methoden der Intervision zielgerichtet und kontextbezogen zur Reflexion beruflicher und studienbezogener Erfahrungen an.
Super-/Intervision in Gruppen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgabe von Lernjournal-Produkten/-Einträgen basierend auf der Supervision
Siller, G. (2022). Supervision. Eine grundlegende Einführung. Kohlhammer.
Bieri Buschor, C., Weidinger, W., & Forrer Kasteel, E. (2025). Coaching und kollegiale Beratung. Impulse für Lernprozesse und Potenzialentwicklung in der Bildungspraxis. hep.
Basic Assumption. (2004-2024) Center for Medical Simulation, Boston, Mass. USA. Retrieved from www.harvardmedsim.org info@harvardmedsim.org
Bieri Buschor , C., Weidinger, W., & Forrer Kasteel , E. (2025). Coaching and peer consulting: Impulses for learning processes and potential development in educational practice . hep .
Cheng, A., Grant, V., Huffman, J., Burgess, G., Szyld, D., Robinson, T., & Eppich, W. (2017). Coaching the debriefer: Peer coaching to improve debriefing quality in simulation programs. Simulation in Healthcare, 12(5), 319-325.
Rudolph, J. W., Raemer, D. B., & Simon, R. (2014). Establishing a safe container for learning in simulation: the role of the presimulation briefing. Simulation in Healthcare, 9(6), 339-349.
Deutsch
Die Studierenden vergleichen unterschiedliche Methoden für Prebriefing, Briefing und Debriefing und wenden diese theoriegeleitet in Simulationen an, um Lernen auf unterschiedliche Ebenen zu erzeugen.
Die Studierenden leiten anspruchsvolle Debriefingsituationen eigenverantwortlich, gestalten einen wertschätzenden und strukturierten Gesprächsrahmen, berücksichtigen emotionale und gruppendynamische Prozesse und reflektieren ihre Rolle im Spannungsfeld von Leitung, Moderation, Lehr-/Lernprozessen und Coaching.
Die Studierenden entwickeln ein persönliches Methodenrepertoire für Debriefings und reflektieren dessen Effekt im Rahmen von Supervision und Peer-Feedback. Sie grenzen sich von anderen Unterstützungsangeboten ab und vermitteln ggf. weitere Hilfe.
Die Studierenden analysieren komplexe Phänomene wie Reaktanz, defensives Verhalten, Hierarchieeinflüsse und Gruppendynamiken auf theoretischer Basis und integrieren Erkenntnisse aus Soziologie, Psychologie und Andragogik, um deren Bedeutung für Debriefingprozesse fundiert zu bewerten.
Die Studierenden vergleichen Debriefing-Frameworks (u. a. PEARLS, Debriefing with Good Judgment, Circular Questions), wählen passende Methoden für anspruchsvolle Situationen aus und setzen präventive wie reaktive Strategien (z. B. Silence, Validierung, Paraphrasieren, Dynamiken benennen) strukturiert und adaptiv ein.
Die Studierenden moderieren empathisch, stellen psychologische Sicherheit her und reagieren professionell auf starke Emotionen, indem sie Verfahren der interpersonalen emotionalen Regulation anwenden. Sie reflektieren eigene Wertehaltungen und verbinden Feedback mit einer neugierigen, wertschätzenden Grundhaltung.
Die Studierenden betrachten Debriefings im interprofessionellen Kontext systemisch, nutzen zirkuläre Fragen zur Analyse von Interaktionsmustern und entwickeln kreative Lösungen für nachhaltige Lernprozesse. In leitender Rolle gestalten sie komplexe Debriefings, leiten Teams an, evaluieren ihre Interventionen evidenzbasiert und leiten Verbesserungen über Peer-Feedback und aktuelle Forschung ab.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Portfolio
Grant, V., Moss, R., Eppich, W., Cheng, A., O’Donnell, J., & Szyld, D. (2018). Difficult debriefing situations: A toolbox for simulation educators. Advances in Simulation, 3(17), 1–9. doi.org/10.1186/s41077&
Kolbe, M., Grande, B., & Spahn, D. R. (2016). How to debrief teamwork interactions: Using circular questions to explore and change team interaction patterns. Advances in Simulation, 1(1), 1–10. doi.org/10.1186/s41077&
LeBlanc, V. R., Logan, G. O., & Murphy, T. (2024). More than a feeling: Emotional regulation strategies for simulation-based education. Advances in Simulation, 9(1), 1–10. doi.org/10.1186/s41077&
Rudolph, J. W., Simon, R., Dufresne, R. L., & Raemer, D. B. (2006). Debriefing with Good Judgment: Combining rigorous feedback with genuine inquiry. Simulation in Healthcare, 1(1), 49–55. doi.org/10.1097/01266021&
Seelandt, J. C., Tschan, F., Brandenberger, O., & Kolbe, M. (2021). Debriefing myths and misperceptions: A narrative review. Advances in Simulation, 6(1), 1–9. doi.org/10.1186/s41077&
Hornik, R., & Kincaid, D. (2021). Psychological reactance and persuasive health communication: A review of the literature. Frontiers in Communication, 6, 1–14. doi.org/10.3389/fcomm.2021.606172
Centers for Disease Control and Prevention. (2021). Principles of Adult Learning. CDC Learning Connection. www.cdc.gov/training/development/pdf/adultlearning-principles.pdf
Kolbe, M., Edelhäuser, F., & Wacker, J. (2019). Debriefing interaction patterns and learning outcomes in simulation: An observational mixed‑methods network study. Advances in Simulation, 4(1), 1–15. doi.org/10.1186/s41077&
Nova Scotia Health Authority. (2020). Debriefing. libcat.nshealth.ca/simulation-education/debriefing
Deutsch
> Rolle des Debriefings im Lernprozess: Wiederholung der Grundprinzipien (reflektierte Erfahrung, zweckgerichtete Feedback Gespräche), Bedeutung von psychologischer Sicherheit und interprofessioneller Kommunikation.
> Vertiefte Frameworks (Good Judgment Modell, PEARLS, Reflective Learning Conversation); Praktische Anwendung von Debriefing Frameworks
> Teilnehmer*innen und situationsspezifische Herausforderungen: Vertiefung der Phänotypen, Analyse von Ursachen und Auswirkungen; Umgang mit Reaktanz durch offene Fragen, Empathie und Validierung.
> Debriefer spezifische Barrieren: Erkennen von kognitiven Verzerrungen, fehlendem Wissen und fehlender Vorbereitung; Anwendung der Debriefing Duties „Make it Safe – Make it Stick – Make it Last“ zur Förderung von Sicherheit, Nachhaltigkeit und Transfer.
> Übung anhand Videos und echter Simulationen, Videobasierte Reflexion und Technologieeinsatz: Nutzen und Grenzen von Video assistierten Debriefings; Vorteile für Objektivität, Perspektivwechsel und Performanceverbesserung; Einsatz von KI basierten Feedback Tools.
> Perspektivwechsel und Empathie: Methoden zur Förderung von Perspektivübernahme, Anwendung zirkulärer Fragen, Rollenspiele mit Rollenwechsel, empathisches Zuhören.
> Erwachsenenpädagogische und soziologische Grundlagen: Prinzipien der Andragogik (Selbststeuerung, Erfahrung, Relevanz) zur Gestaltung lernerzentrierter Debriefings; Berücksichtigung von Machtstrukturen, Rollen und Normen im Team.
> Feedback im Sinne eines "Debrief the Debriefer"
Die Studierenden analysieren interprofessionelle Debriefingsituationen geleitet von unterschiedlichen Frameworks, unter Berücksichtigung von Gruppenrollen, Machtstrukturen, kulturellen Unterschieden und emotionalen Dynamiken und integrieren dabei theoretische Modelle aus Soziologie, Psychologie und Andragogik zur fundierten Beurteilung des Lern- und Teamverhaltens.
Die Studierenden gestalten und leiten wertschätzende Debriefings, mithilfe etablierter und innovativer Frameworks, passen diese flexibel an heterogene Lernziele und herausfordernde Teilnehmendengruppen an und nutzen professionelle Kommunikationsstrategien, um Beteiligung, Reflexion und psychologische Sicherheit zu fördern.
Die Studierenden reflektieren und evaluieren ihre eigene Debriefingpraxis anhand validierter Instrumente sowie peer- und videoassistierter Feedbackprozesse, steuern emotionale und soziale Prozesse (z. B. Reaktanz, starke Emotionen) professionell und entwickeln daraus evidenzbasierte Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung und Weiterentwicklung von Simulationstrainings in ihrem beruflichen Kontext.
Übung in Präsenz
Immanente Leistungsüberprüfung: Aktive Teilnahme am Workshop
Almomani, E., Tobin, J., Fernandes, S., Sullivan, J., Saadeh, O., Mustafa, E., Pattison, N., & Alinier, G. (2025). A reflective learning conversation debriefing model for interprofessional simulation based education. BMC Medical Education, 25, Article 1434. doi.org/10.1186/s12909 025 07765 9
Eppich, W., & Cheng, A. (2015). Promoting Excellence and Reflective Learning in Simulation (PEARLS): Development and rationale for a blended approach to health care simulation debriefing. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 10(2), 106–115. doi.org/10.1097/SIH.0000000000000072
Grant, V., Moss, R., Eppich, W., Cheng, A., O’Donnell, J., & Szyld, D. (2018). Difficult debriefing situations: A toolbox for simulation educators. Advances in Simulation, 3, Article 17. doi.org/10.1186/s41077 018 0074 1
LeBlanc, V. R., Logan, G. O., & Murphy, T. (2024). More than a feeling: Emotional regulation strategies for simulation based education. Advances in Simulation, 9, Article 1. doi.org/10.1186/s41077 024 00244 6
Rudolph, J. W., Simon, R., Dufresne, R. L., & Raemer, D. B. (2006). There’s no such thing as „nonjudgmental“ debriefing: A theory and method for debriefing with good judgment. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 1(1), 49–55.
Salas, E., Klein, C., King, H., Salisbury, M., Augenstein, J. S., Birnbach, D. J., Robinson, D. W., & Upshaw, C. (2008). Debriefing Medical Teams: 12 Evidence-Based Best Practices and Tips. Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety, 34(9), 518–527. doi.org/10.1016/S1553-7250(08)34066-5
Seebauer, L. (2025). Effective debriefing for simulation based medical education. Videolab Blog. videolab.eu/effective-debriefing-models-for-simulation-based-medical-education/StatPearls Publishing. (2023). Debriefing the interprofessional team in medical simulation. In StatPearls (Irim Salik & John T. Paige, Eds.). Treasure Island, FL: StatPearls Publishing. www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK554526/
Deutsch
> Besprechung von selbst gewählten Thematiken aus ihrem Studiums- und Berufsalltag im Kontext der Health Care Simulation.
< Rollen, Aufgaben und Grenzen von Supervisand*innen und Gruppe im kollegialen Beratungssetting
< Strukturierte Intervisionsmethoden mit Fokus auf simulationsbasiertes Lernen
< Umgang mit kritischen Ereignissen („Lowlights“) im Simulations- und Berufsalltag (z. B. Debriefing) – Reflexion von Fehlern, Rollenverhalten und Dynamiken
< Selbstreflexion und Selbststeuerung in komplexen Lehr-Lern-Settings
< Konstruktives Feedback in interprofessionellen Gruppen: Techniken, Regeln, Haltung
< Dokumentation und Transfer von Erkenntnissen in Lernportfolios
< Reflexion von Gruppendynamik und Kommunikationsprozessen in simulierten und realen Teamsettings
Die Studierenden analysieren und reflektieren systematisch Highlights und Lowlights ihres Studien- und Berufsalltags, insbesondere im Kontext simulationsbasierten Lernens, und dokumentieren ihre Erkenntnisse kontinuierlich in einem Lernportfolio zur Förderung ihrer professionellen Weiterentwicklung.
Die Studierenden wählen relevante Highlights und Lowlights ihres Studien- oder Berufsalltags reflektiert aus, begründen deren Bedeutung im Lernprozess und bringen diese aktiv in Super- bzw. Intervisionen ein. Sie beteiligen sich konstruktiv an den Reflexionsprozessen ihrer Mitstudierenden durch strukturiertes, wertschätzendes Feedback unter Berücksichtigung der Prinzipien psychologischer Sicherheit.
Die Studierenden dokumentieren ihre individuellen Lernprozesse aus Super- und Intervisionen strukturiert in einem Lernportfolio, leiten zentrale Erkenntnisse ab und fassen diese reflektiert sowie fachlich fundiert zusammen.
Die Studierenden erschließen sich durch Selbsterfahrung zentrale Prinzipien der Lernportfolio-Arbeit und wenden grundlegende Methoden der Intervision zielgerichtet und kontextbezogen zur Reflexion beruflicher und studienbezogener Erfahrungen an.
Super-/Intervision in Gruppen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgabe von Lernjournal-Produkten/-Einträgen basierend auf der Supervision
Siller, G. (2022). Supervision. Eine grundlegende Einführung. Kohlhammer.
Bieri Buschor, C., Weidinger, W., & Forrer Kasteel, E. (2025). Coaching und kollegiale Beratung. Impulse für Lernprozesse und Potenzialentwicklung in der Bildungspraxis. hep.
Basic Assumption. (2004-2024) Center for Medical Simulation, Boston, Mass. USA. Retrieved from www.harvardmedsim.org info@harvardmedsim.org
Bieri Buschor , C., Weidinger, W., & Forrer Kasteel , E. (2025). Coaching and peer consulting: Impulses for learning processes and potential development in educational practice . hep .
Cheng, A., Grant, V., Huffman, J., Burgess, G., Szyld, D., Robinson, T., & Eppich, W. (2017). Coaching the debriefer: Peer coaching to improve debriefing quality in simulation programs. Simulation in Healthcare, 12(5), 319-325.
Rudolph, J. W., Raemer, D. B., & Simon, R. (2014). Establishing a safe container for learning in simulation: the role of the presimulation briefing. Simulation in Healthcare, 9(6), 339-349.
Englisch
Die Studierenden entwickeln spezifische Lernergebnisse für eigene Szenarien nach dem aktuellen Stand der Wissenschaft und passen den Inhalt der Szenarien an die Lernergebnisse an.
Die Studierenden entwickeln Szenarien für Simulationstrainings eigenständig und gestalten sie mit allen für die Durchführung erforderlichen Inhalten. Sie begründen den Ablauf dieser Szenarien evidenzbasiert und reflektieren sie kritisch.
Die Studierenden analysieren die Grenzen von generativer KI im Hinblick auf die Szenarienentwicklung kritisch und gestalten deren Einsatz verantwortungsbewusst.
Aufbau einer Szenario-Beschreibung mit Bezug zum Cognitive Apprenticeship
< Struktur und Aufbau eines effektiven Simulationsszenarios (inkl. Lernziele, Setting, Rollenbeschreibung, Ablauf, Materialien, Zeitplanung)
< Sicherheit & Realitätsnähe: Gestaltung von realistischen und gleichzeitig lernförderlichen Settings
< Einbindung von psychologischer Sicherheit und ethischen Aspekten in die Szenariengestaltung
< Reflektierter Einsatz von KI bei der Szenarienentwicklung
Vorstellung von verschiedenen Design-Vorlagen für Szenarien
< Dokumentation und Präsentation von Szenarien (Textstruktur, Anhang, Checklisten, Briefings)
Standards zu Simulationsdesign (z.B. INACSL)
< Qualitätssicherung: Kriterien für gute Szenarien, typische Fehlerquellen und Optimierungsansätze
Die Studierenden analysieren unterschiedliche Designvorlagen für Szenarien im simulationsbasierten Lernen – einschließlich High Fidelity, Low Fidelity und Szenarien mit Standardized Patients – vergleichen deren didaktische Eignung, reflektieren deren Stärken und Schwächen kritisch und begründen die Auswahl einer geeigneten Vorlage für ein selbst entwickeltes Simulationsszenario.
Die Studierenden entwickeln ein adressat*innengerechtes Szenario für eine High- oder Low Fidelity Simulation bzw. Simulation mit Standardized Patients unter Anwendung des Konzepts des Constructive Alignments und geltender Standards zum Simulationsdesign. Sie begründen die Wahl der Simulationsmethode fundiert auf Basis aktueller Forschungsevidenz und reflektierter Praxiserfahrung
Die Studierenden geben zu einem von Mitstudierenden entwickelten Simulationsszenario differenziertes, strukturiertes Feedback. Sie begründen ihr Feedback fundiert unter Bezugnahme auf didaktische Prinzipien, Simulationsstandards sowie eigene Praxiserfahrung.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgabe eines entwickelten High oder Low Fidelity Szenarios oder Szenarios mit SP (Teilleistung 1), schriftliches Feedback an Peers zu ihrem erstellten Szenario (Teilleistung 2)
Biggs, J. B., & Tang, C. (2011). Teaching for Quality Learning at University. (4nd ed.). Society for Research into Higher Education & Open University Press.
INACSL Standards Committee. (2021). Onward and Upward: Introducing the Healthcare Simulation Standards of Best Practice. Clinical Simulation in Nursing, 58, 1–4. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.006
INACSL Standards Committee, Watts, P.I., McDermott, D.S., Alinier, G., Charnetski, M., & Nawathe, P.A. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best Practice. Simulation Design. Clinical Simulation in Nursing, 58, 14-21. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009
Deutsch
> Bedingungen für ein gutes Simulationsszenario (Lernziele, Übergabe, Aufbau, Drehbuch, Medien,…)
> Fokussetzung in einem Szenario, Möglichkeiten zum Erreichen der Lernziele?
> KI in der Szenarienerstellung
> Ende/Verlassen eines Szenarios
Die Studierenden entwickeln selbstständig neue Simulationsszenarien geleitet von der aktuellen Literatur.
Die Studierenden reflektieren über die notwendige Szenariengestaltung anhand der definierten Lernziele.
Die Studierenden gestalten Simulationsszenarien in einer Weise, dass die Lernenden aktuelles Wissen korrekt anwenden können.
Vorlesung Übung, Unterstützung bei der Erstellung eines Szenarios nach theoretischem Input
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgaben eines Simulationsszenarios
Corvetto, M. A., & Taekman, J. M. (2013). To die or not to die? A review of simulated death. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 8(1), 8–12. doi.org/10.1097/SIH.0b013e3182689aff
Der Sahakian, G., de Varenne, M., Buléon, C., Alinier, G., Balmer, C., Blanié, A., Bech, B., Bellot, A., Boubaker, H., Dubois, N., Guevara, F., Guillouet, E., Granry, J.-C., Jaffrelot, M., Lecomte, F., Lois, F., Mouhaoui, M., Ortolé, O., Paquay, M., … Rivière, E. (2024). The 2024 French guidelines for scenario design in simulation-based education: Manikin-based immersive simulation, simulated participant-based immersive simulation and procedural simulation. Medical Education Online, 29(1), 2363006. doi.org/10.1080/10872981.2024.2363006
Watts, P. I., McDermott, D. S., Alinier, G., Charnetski, M., Ludlow, J., Horsley, E., Meakim, C., & Nawathe, P. A. (2021). Healthcare Simulation Standards of Best PracticeTM Simulation Design. Clinical Simulation In Nursing, 58, 14–21. doi.org/10.1016/j.ecns.2021.08.009
Deutsch
Die Studierenden analysieren komplexe ethische Fragestellungen im Kontext von Simulation in Health Care und wenden geeignete ethische Argumentationsmuster zur Begründung von Entscheidungen in komplexen und interdisziplinären Situationen an.
Die Studierenden entwickeln Maßnahmen zur Förderung von Diversity und Equity in der Simulation und reflektieren deren Wirkung in komplexen Lernsituationen.
Die Studierenden verfassen wissenschaftlich fundierte Ethikanträge und wenden Prinzipien der Forschungsethik im Kontext ihrer Abschlussarbeit professionell an, wobei sie eine ethisch verantwortungsbewusste Haltung verankern, die Fairness, Inklusion, Partizipation und wissenschaftliche Integrität in allen Entscheidungs- und Entwicklungsprozessen sicherstellt.
Die Studierenden beurteilen rechtliche Rahmenbedingungen, Datenschutz- und Haftungsfragen im Einsatz von Simulation und KI im Health Care Sektor und wenden diese sicher und verantwortungsvoll in der Planung, Durchführung und Evaluation von Simulationstrainings an.
Grundbegriffe der Ethik verstehen
> Definition und Unterschiede: Ethik, Moral, Werte, Normen, Recht
> Reflexion von persönlichen Werten und Normen im beruflichen Kontext
Ethiktheorien begreifen und anwenden
> Überblick über ethische Theorien: konsequentialistische Ethik, Utilitarismus, deontologische Ethik, Prinzipienethik
> Grundannahmen, zentrale Fragestellungen und Kritikpunkte jeder Theorie
> Diskussion von Fallbeispielen zur Anwendung der Ethiktheorien
Ethische Fallanalyse anhand der Prinzipienethik durchführen
> Einführung in die Prinzipienethik nach Beauchamp und Childress
> Detaillierte Bearbeitung der vier Prinzipien: Autonomie, Nicht-Schaden, Fürsorge, Gerechtigkeit
> Methodik der ethischen Fallanalyse: Identifikation ethischer Probleme, Bewertung von Optionen, Ableitung von Handlungsempfehlungen
> Analyse von realistischen Simulationsszenarien aus ethischer Perspektive (mittels Lego Serios Play®)
Diversity sensibilisiert reflektieren
> Begriffe und Dimensionen von Diversity: kulturell, sozial, psychologisch, physisch
> Einfluss von Diversität auf Kommunikation, Teamarbeit und Entscheidungsfindung
> Reflexion eigener Vorurteile, Stereotype und blinder Flecken
Simulationsszenarien unter Berücksichtigung von Diversity und Equity konzipieren
> Prinzipien von Equity im Bildungs- und Gesundheitssystem
> Methoden zur inklusiven Szenarien Entwicklung
Ethische Entscheidungsfindung in der Praxis anwenden
> Wiederholung der Grundlagen von Informed Choice, Shared Decision Making und Informed Consent
> Anwendung ethischer Prinzipien auf Entscheidungsprozesse in Simulationen
> Simulation zur praxisnahen Umsetzung von partizipativer Entscheidungsfindung
> Reflexion von Herausforderungen und ethischen Dilemmata in der Entscheidungsfindung
Fehlerkultur in der Praxis
> Fehlerkultur und Patientensicherheit: von Schuldzuweisung zu Lernkultur („Just Culture“)
> Umgang mit eigenen und beobachteten Fehlern, Verantwortung und Transparenz
> Speak-Up-Kultur in Simulation und Praxis: ethische Dimensionen von Mut, Loyalität und Teamkommunikation
Die Studierenden analysieren zentrale Grundbegriffe der Ethik (Ethik, Moral, Recht, Werte, Normen), reflektieren deren Zusammenhänge kritisch und bewerten ihre Bedeutung für professionelle Entscheidungen im Kontext simulationsbasierter Lehre und Praxis.
Die Studierenden vergleichen wesentliche ethische Theorien (konsequentialistische Ethik, Utilitarismus, deontologische Ethik, Prinzipienethik), erläutern deren Grundannahmen und beurteilen deren Relevanz für komplexe ethische Entscheidungsprozesse in Simulationen und realitätsnahen professionellen Situationen.
Die Studierenden strukturieren ethische Fallanalysen mithilfe der Prinzipienethik nach Beauchamp & Childress, identifizieren Spannungsfelder und treffen begründete Entscheidungen zu Autonomie, Nicht-Schaden, Fürsorge und Gerechtigkeit; zugleich integrieren sie ethische Prinzipien in Prozesse wie Informed Consent, Informed Choice und Shared Decision Making.
Die Studierenden planen und gestalten simulationsbasierte Lernumgebungen diversitäts- und gerechtigkeitssensibel, reflektieren den Einfluss kultureller, sozialer, psychologischer und physischer Vielfalt auf ethische und didaktische Entscheidungen und fördern eine aktive Speak-up-Kultur, um Sicherheit, Inklusion und Verantwortungsbewusstsein im Team zu stärken.
Vorlesung (online Format)
Praktische Übung (in Präsenz) von Fallanalysen anhand der Prinzipienethik mittels Lego Serios Play®
Immanente Leistungsüberprüfung: ethische Fallanalyse (Teilleistung 1), Ausarbeitung einer Fallvignette für eine Simulation unter der Berücksichtigung von Diversity und Equity (Teilleistung 2)
Beauchamp, T. L. & Childress, J. F. (2019). Principles of biomedical ethics (Eighth edition). Oxford University Press.
Dowell, S., Bajwa, M., Charnetski, M., Lababidi, H., Vora, S., Herrera, E., Park, Y. S. & Palaganas, J. C. (2023). Principles of Justice, Equity, Diversity, and Inclusion in Health Care Distance Simulation Education: Consensus Building via the Nominal Group Technique. Academic medicine : journal of the Association of American Medical Colleges, 98(12), 1443–1450. doi.org/10.1097/ACM.0000000000005317
Elwyn, G., Edwards, A. & Thompson, R. (Hrsg.). (2016). Shared decision making in health care: Achieving evidence-based patient choice (Third edition). Oxford Univ Press.
Maier, B. (2000). Ethik in Gynäkologie und Geburtshilfe: Entscheidungen anhand klinischer Fallbeispiele. Springer.
Melendez, D. R., Alexander, A. J., Nardolillo, J., Nebergall, S., Lascano, B., Riley, T., Turner, M. & Braden-Suchy, N. (2023). An Exploration of Diversity, Equity, Inclusion, and Antiracism in Standardized Patient Simulations. American journal of pharmaceutical education, 87(11), 100594. doi.org/10.1016/j.ajpe.2023.100594
Picketts, L., Warren, M. D. & Bohnert, C. (2021). Diversity and inclusion in simulation: addressing ethical and psychological safety concerns when working with simulated participants. BMJ simulation & technology enhanced learning, 7(6), 590–599. doi.org/10.1136/bmjstel-2020-000853
Sombilon, E. V., Rahmanov, S. S., Jachecki, K., Rahmanov, Z. & Peisachovich, E. (2024). Ethical Considerations When Designing and Implementing Immersive Realities in Nursing Education. Cureus, 16(7), e64333. doi.org/10.7759/cureus.64333
Wallner, J. (2018). Rechtsethik in der Medizin: Wie komme ich zu einem gut begründeten Urteil?
Schriftenreihe Recht der Medizin (RdM): Band 41. Manz'sche Verlags- und Universitätsbuchhandlung.
Deutsch
> Ethische Prinzipien (Autonomie, Nicht-Schaden, Verantwortung und Gerechtigkeit) im Kontext von Simulationsforschung in Health Care
> Grundlegende Wirkungsbereiche gesetzlicher Vorgaben im Kontext von Simulationsforschung in Health Care
> Anforderungen wissenschaftlicher Integrität zu Forschungsethik im Kontext des eigenen Masterarbeitsprojekts
> Anforderungen der Informierten Einverständniserklärung
> Entwurf eines vorläufigen Ethikantrags sowie der dazugehörigen Dokumente und Überarbeitung anhand von Feedback
Die Studierenden kennen die zentralen ethischen Prinzipien (Respekt vor Autonomie, Nicht-Schaden, Wohltun und Gerechtigkeit), reflektieren diese im Kontext von Simulationsforschung in Health Care und wenden sie an.
Die Studierenden beherrschen die grundlegenden Wirkungsbereiche gesetzlicher Vorgaben (z.B. FOG, Medizinprodukteverordnung, DSGVO, AI-Act) und forschungsethischer Richtlinien (z.B. Deklaration von Helsinki, Guidelines on the responsible use of generative AI in research) im Kontext von Simulationsforschung in Health Care.
Die Studierenden identifizieren und reflektieren die Anforderungen wissenschaftlicher Integrität zu Forschungsethik im Kontext des eigenen Masterarbeitsprojekts und setzen diese Prinzipien verantwortungsvoll in der Planung, Durchführung und Dokumentation ihrer Forschung um.
Die Studierenden analysieren Anforderungen, Struktur und Zwecke informierter Einverständniserklärungen – einschließlich zielgruppengerechter Sprache, relevanter Inhaltselemente und Datenschutzaspekte – und wenden diese fachgerecht an.
Die Studierenden erstellen einen vorläufigen Ethikantrag sowie die dazugehörigen Dokumente (z.B. Informierte Einverständniserklärung, Erhebungsinstrumente) zum eigenen (bzw. zu einem potentiellen) Masterarbeitsthema.
Asynchrone Lehrvideos, online Gruppendiskussionen, Fernlehre
Endprüfung: Abgabe eines vorläufigen Ethikantrags sowie der dazugehörigen Dokumente zum eigenen Masterarbeitsthema (bzw. zu einem potentiellen Masterarbeitsthema)
ALLEA – All European Academies. (2023). Europäischer Verhaltenskodex für wissenschaftliche Integrität: Überarbeitete Fassung 2023 (Dt. Übers. Mai 2024). ALLEA. doi.org/10.26356/ECOC-German
Beauchamp, T. L., & Childress, J. F. (2019). Principles of biomedical ethics (8th ed.). Oxford University Press
Bundesgesetz über allgemeine Angelegenheiten gemäß Art. 89 DSGVO und die Forschungsorganisation (Forschungsorganisationsgesetz – FOG), BGBl. Nr. 341/1981 idF BGBl. I Nr. 60/2022
Ethikkommission der Hochschule Campus Wien (2025). Information zum Einreichen von Anträgen bei der Ethikkommission der Hochschule Campus Wien. ethikantrag.hcw.or.at
Ethikkommission der Hochschule Campus Wien. Living Guideline für die Antragstellung bei der Ethikkommission der Hochschule Campus Wien. ethikantrag.hcw.or.at
European Commission (2025) Living guidelines on the responsible use of generative AI in research (second edition). research-and-innovation.ec.europa.eu/document/2b6cf7e5-36ac-41cb-aab5-0d32050143dc_en
Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending various regulations and directives (Artificial Intelligence Act), Official Journal L 2024/1689 (2024). eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng
Verordnung der Bundesministerin für Gesundheit, Familie und Jugend über das Errichten, Betreiben, Anwenden und Instandhalten von Medizinprodukten in Einrichtungen des Gesundheitswesens (Medizinproduktebetreiberverordnung – MPBV), BGBl II Nr. 252/2007 idF BGBl II Nr. 123/2019
WHO Research Ethics Review Committee. Recommended format for a 'research protocol'. www.who.int/groups/research-ethics-review-committee/recommended-format-for-a-research-protocol
World Medical Association. (2013). World Medical Association Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA, 310(20), 2191–2194. doi.org/10.1001/jama.2013.281053
Deutsch
Die Studierenden analysieren und kombinieren die grundlegenden Konzepte und Technologien der virtuellen Simulation, Extended Reality (XR) und künstlichen Intelligenz (KI). Sie bewerten deren Anwendungsmöglichkeiten in simulationsbasierten Szenarien für Health Care kritisch und entwickeln fundierte Lösungsansätze für komplexe, interdisziplinäre Problemstellungen.
Die Studierenden konzipieren und gestalten simulationsbasierte Anwendungen für Health Care unter Anwendung von Computational Thinking, KI-Modellen, durch die effektive Interaktion und Anpassung von KI-Systemen, und Extended-Reality-Technologien. Sie setzen diese Lösungen prototypisch um, evaluieren sie kritisch und optimieren sie auf Basis fundierter Analysen.
Studierende entwerfen und realisieren eine virtuelle Simulation für Gesundheitsanwendungen, integrieren Interaktionen und testen systematisch deren Funktionalität. Sie dokumentieren die Architektur, zugrunde liegende Annahmen und die Reproduzierbarkeit der Anwendung in einer wissenschaftlich fundierten und nachvollziehbaren Weise.
Die Studierenden analysieren simulationsbasierte Problemstellungen in Health Care mittels Computational-Thinking-Prinzipien (Dekomposition, Mustererkennung, Abstraktion, Algorithmisierung) und modellieren daraus prüfbare Lösungswege (z. B. Pseudocode, Flowcharts).
Die Studierenden entwerfen nutzerzentrierte Interaktionsabläufe (Task-Flows, Storyboards) für simulationsbezogene Anwendungen und Prototypen geeignete Benutzeroberflächen (Low/Mid-Fidelity) für verschiedene Rollen im Health Care Sektor.
Die Studierenden planen und führen formative Usability-Tests (z. B. Think-Aloud, heuristische Evaluation) durch, werten Ergebnisse strukturiert aus (z. B. SUS, Problem-Severity) und leiten priorisierte Verbesserungsvorschläge ab.
Die Studierenden bewerten Interaktionskonzepte im Hinblick auf Patient*innen-/Klient*innensicherheit, Barrierefreiheit und Ethik (inkl. Datenschutz) und dokumentieren Annahmen, Designentscheidungen und Reproduzierbarkeit nachvollziehbar.
Die Studierenden überführen CT und HCI in ein kleines, integriertes Szenario-Konzept (z. B. Simulationsbriefing + Interaktionsprototyp) und argumentieren die Eignung im interprofessionellen Kontext.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Übungen, Projektarbeit (Prototyp einer Anwendung, Usabilty-Tests )
Norman, D. (2013). The Design of Everyday Things (rev. ed.).
Cooper, A. Reimann, R. Cronon, D. Noessel, C. (2014). The Essentials of Interaction Design. Wiley, 4th Edition
Shneiderman, B. (2016). Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction Global Edition
Krauss, J. (2017). Computational Thinking and Coding for Every Student
Kong, Siu-Cheung, and Harold Abelson. Computational Thinking Education. 1st Edition 2019, Springer Nature, 2019,
Deutsch
> Einführung in die KI: Definition und Geschichte der Künstlichen Intelligenz (KI).
> KI-Grundlagen: Klärung von KI-Vokabular und Basiskonzepten (z. B. Machine Learning, Deep Learning, neuronale Netze, überwachtes vs. unüberwachtes Lernen).
> KI in Health Care und Simulation: Überblick über aktuelle und potenzielle Anwendungsfälle (z. B. Trainings, Assessment, Szenariengenerierung, Debriefing-Analyse).
> Informatik-Grundlagen: Einführung in Python für AI-Anwendungen (Grundlagen der Programmierung, Bibliotheken wie NumPy, Pandas, scikit-learn).
> Ethische und Rechtliche Aspekte: Grundsätze der guten wissenschaftlichen Praxis im Umgang mit KI, Datenschutz (z. B. DSGVO) und Haftungsfragen im Kontext von Simulation und KI im Health Care Sektor.
Die Studierenden erklären grundlegende Konzepte und Begriffe der künstlichen Intelligenz (AI) und deren Relevanz für simulationsbasierte Anwendungen in Health Care.
Die Studierenden beschreiben die Funktionsweise von AI-Modellen und deren Einsatzmöglichkeiten in der Simulation.
Die Studierenden wenden grundlegende Python-Programmiertechniken an, um einfache AI-Modelle zu verstehen und zu implementieren.
Die Studierenden analysieren ethische und datenschutzrechtliche Aspekte im Zusammenhang mit dem Einsatz von AI in simulationsbasierten Szenarien in Health Care.
Vorlesung mit interaktiven Elementen
praktische Übungen mit Python
Gruppenarbeit und Diskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Schriftliche (Zwischen-)Prüfung(en) (Multiple Choice und/oder offene Fragen) und Portfolio/Kurzabgabe.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition 4e.
Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly.
Rubeis, G. (2024). Ethics of Medical AI. Springer.
Deutsch
Die Studierenden erkennen relevante Lücken im aktuellen Stand der Wissenschaft und formulieren darauf bezogene Forschungsfragen. Sie erstellen daraus einen vollständigen Projektplan inkl. methodischer Ansätze, Zeit und Ressourcenplanung.
Die Studierenden wenden qualitative und quantitative Methoden theoriegeleitet an und reflektieren deren Eignung für unterschiedliche Forschungsfragen.
Die Studierenden nutzen angemessene statistische Verfahren zur Überprüfung ihrer Fragestellungen und interpretieren die Ergebnisse kritisch.
Die Studierenden planen und steuern Forschungsprojekte eigenverantwortlich und im Team unter Berücksichtigung von Projektmanagementprinzipien, Ressourcen und ethischen Rahmenbedingungen.
1. Grundlagen des Projektmanagements
2. Rollen, Aufgaben und Kompetenzen im Projektmanagement
3. Die 5 W des Projektmanagements (Wer? Was? Wann? Warum? Wie?)
4. Zentrale Projektmanagement-Bausteine
5. Tools und Methoden
7. Von der Idee zur Umsetzung – Vorbereitung des Masterarbeitsprojekts
Die Studierenden analysieren eigenständig die Unterschiede zwischen Projekt- und Prozessmanagement und bewerten deren Bedeutung für Bildungs- und Entwicklungsprojekte im Kontext simulationsbasierten Lernens.
Die Studierenden wenden zentrale Begriffe und Strukturelemente des pädagogischen Projektmanagements an, entwickeln einen wissenschaftlich fundierten Projektantrag für ihre Masterarbeit im Bereich simulationsbasierten Lernens und begründen dessen Aufbau auf Basis relevanter Standards und Planungsinstrumente.
Die Studierenden reflektieren differenziert die Rolle der Projektleitung im Spannungsfeld von Verantwortung, Führung und Zusammenarbeit. Sie setzen sich kritisch mit Aspekten der Fehlerkultur und des Fehlermanagements im Projektkontext auseinander und leiten Handlungsansätze für eine lernförderliche Projektführung ab.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Abgabe eines Projektantrags
Jenny, B. (2023). Projektmanagement. Das Wissen für eine erfolgreiche Karriere (9. Aufl.). Vdf Hochschulverlag.
Kuster, J., Bachmann, C., Hubmann, M., Lippmann, R., & Schneider, P., (2022). Handbuch Projektmanagement. Agil – Klassisch – Hybrid (5. Aufl.). Springer Gabler.
Marien, S., & Regel-Zachmann, J. (2017). Projektmanagement in der Schule. Beltz.
Deutsch
Die Studierenden analysieren unterschiedliche qualitative und quantitative Forschungsdesigns, ordnen sie theoriegeleitet passenden Forschungsfragen zu und formulieren diese eigenständig.
Die Studierenden wenden zentrale Prinzipien der Fragebogenkonstruktion an und entwickeln eigenständig theoriegeleitete Erhebungsinstrumente für quantitative Studien.
Die Studierenden differenzieren zwischen grundlegenden theoretischen Ansätzen qualitativer Forschung und erläutern deren erkenntnistheoretische und methodologische Grundlagen.
Die Studierenden wenden ausgewählte qualitative Erhebungs- und Auswertungsmethoden theoriegeleitet an und reflektieren deren Eignung für verschiedene Forschungskontexte.
Vorlesung mit Übungen und Gruppendiskussionen
Endprüfung: Schriftliche Abgabe einer Aufgabenstellung, schriftliche Abschlussprüfung
Creswell, John W, & Creswell, J. David. (2022). Research Design : Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches (Sixth edition). SAGE Publications, Inc. (US).
Diekmann, Andreas (2007). Empirische Sozialforschung. Grundlagen, Methoden, Anwendungen. Reinbek bei Hamburg: Rowohlt.
Flick, U., & Rowohlt Taschenbuch Verlag. (2021). Qualitative Sozialforschung : eine Einführung (10. Auflage, völlig überarbeitete Neuauflage). Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Flick, U. (2020). Sozialforschung : Methoden und Anwendungen : ein Überblick für die BA-Studiengänge (5. Auflage). Rowohlt Taschenbuch Verlag.
Mayer, H. (2022): Pflegeforschung anwenden. Elemente und Basiswissen für Studium und Weiterbildung (6. Auflage). Facultas.
Przyborski, Aglaja / Wohlrab-Sahr, Monika (2021). Qualitative Sozialforschung: Ein Arbeitsbuch (5., überarbeitete und erweiterte Auflage). Berlin: De Gruyter.Steiner, E.; Benesch, M. (2021): Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS-Auswertung (6. Auflage). Facultas WUV.
Deutsch
Grundlagen der deskriptiven Statistik
< univariate Zusammenfassung von Daten in numerischer, tabellarischer und grafischer Form
< tabellarische und grafische Darstellung bivariater Zusammenhängen und Berechnung entsprechender Zusammenhangsmaße
Grundlagen der Inferenzstatistik
<Hintergründe des Schließens vom Sample auf die Grundgesamtheit
<Voraussetzungen an die Daten/Datenqualität
<Berechnung von Konfidenzintervallen
Grundlagen und Durchführung statistischer Tests: 2-Gruppen-Vergleich mit abhängigen/unabhängigen Stichproben
<Anwendung statistischer Software (Python) zum Bearbeiten von Daten
<statistische Analyse in der Software
Darstellung statistischer Ergebnisse
Die Studierenden kennen die Grundlagen der deskriptiven Statistik, berechnen univariate statistische Lage- und Streuungsmaße und stellen Daten zusammenfassend in numerischer, tabellarischer und einfacher grafischer Form dar.
Die Studierenden stellen bivariate Zusammenhänge in tabellarischer oder grafischer Form dar, wählen ein passendes Zusammenhangsmaß aus, berechnen und interpretieren es.
Die Studierenden verstehen die Grundlagen der schließenden Statistik, schätzen Konfidenzintervalle für Anteils- und Erwartungswerte, wählen die zur jeweiligen bivariaten Fragestellung, dem Forschungsdesign, der Merkmalsverteilung und dem Skalenniveau passenden statistischen Tests für Zusammenhänge aus, führen sie durch und interpretieren sie.
Die Studierenden untersuchen mittels Daten und statistischer Software (Python) eigenständig statistische Fragestellungen, berechnen deskriptive Statistiken und führen statistische Tests durch.
Vortrag und Übungen
Immanente Leistungsüberprüfung: Schriftliche Abgabe einer Aufgabenstellung (Teilleistung 1), schriftliche Abschlussprüfung (Teilleistung 2)
Haslwanter (2022) An Introduction to Statistics with Python (2. Auflage). Springer.
Döring (2023) Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften (6. Auflage). Springer.
Koller (2022) Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe (2. Auflage). Facultas.
Bortz, Schuster (2010) Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Auflage). Springer.
Rasch, Friese, Hofmann, Naumann (2021) Quantitative Methoden 1. Einführung in die Statistik für Psychologie, Sozial- & Erziehungswissenschaften (5. Auflage). Springer.
Rasch, Friese, Hofmann, Naumann (2021) Quantitative Methoden 2. Einführung in die Statistik für Psychologie, Sozial- & Erziehungswissenschaften (5. Auflage). Springer.
Deutsch
Die Studierenden analysieren und kombinieren die grundlegenden Konzepte und Technologien der virtuellen Simulation, Extended Reality (XR) und künstlichen Intelligenz (KI). Sie bewerten deren Anwendungsmöglichkeiten in simulationsbasierten Szenarien für Health Care kritisch und entwickeln fundierte Lösungsansätze für komplexe, interdisziplinäre Problemstellungen.
Die Studierenden konzipieren und gestalten simulationsbasierte Anwendungen für Health Care unter Anwendung von Computational Thinking, KI-Modellen, durch die effektive Interaktion und Anpassung von KI-Systemen, und Extended-Reality-Technologien. Sie setzen diese Lösungen prototypisch um, evaluieren sie kritisch und optimieren sie auf Basis fundierter Analysen.
Studierende entwerfen und realisieren eine virtuelle Simulation für Gesundheitsanwendungen, integrieren Interaktionen und testen systematisch deren Funktionalität. Sie dokumentieren die Architektur, zugrunde liegende Annahmen und die Reproduzierbarkeit der Anwendung in einer wissenschaftlich fundierten und nachvollziehbaren Weise.
> Fortgeschrittene KI-Modelle: Vertiefung spezifischer Modelle, die für die Simulation relevant sind (z. B. Reinforcement Learning, Natural Language Processing, oder Bilderkennung).
> Computational Thinking und Datenmanagement: Anwendung von Computational Thinking zur Strukturierung von Simulationsproblemen für KI-Anwendungen. Strategien zur Erhebung, Aufbereitung und Speicherung von Simulationsdaten.
> Projektimplementierung in Python: Praktische Anwendung fortgeschrittener Python-Bibliotheken (z. B. scikit-learn oder eine einfache Einführung in Deep-Learning-Frameworks) zur Erstellung eines KI-Prototyps.
> Evaluation und Validierung: Systematisches Testen und Validieren der Funktionalität von KI-Anwendungen, Auswahl geeigneter Metriken zur Erfolgsmessung im Gesundheitskontext.
> Interaktion und Anpassung: Techniken zur effektiven Interaktion und Adaption von KI-Systemen in simulationsbasierten Lehr-Lern-Szenarien.
Die Studierenden entwickeln ein simulationsbasiertes Projekt unter Anwendung von AI-Methoden und dokumentieren den Entwicklungsprozess.
Die Studierenden setzen im Rahmen eines praktischen Projekts ausgewählte KI-Lösungen in Python technisch um, integrieren Interaktionen und dokumentieren die zugrundeliegende Architektur wissenschaftlich fundiert.
Die Studierenden bewerten die Ergebnisse der umgesetzten KI-Lösungen kritisch anhand geeigneter Metriken und optimieren die KI-Systeme auf Basis fundierter Analysen.
Die Studierenden reflektieren die Herausforderungen und Grenzen des Einsatzes von AI in simulationsbasierten Szenarien und entwickeln Lösungsansätze.
projektbasiertes Lernen
praktische Übungen mit Python
Peer-Feedback und Diskussionen
Immanente Leistungsüberprüfung: Ausarbeitung und Präsentation eines praktischen KI-Projekts (Teilleistung 1) und Reflexionsbericht zur Methodik (Teilleistung 2).
Klein, A., Dennerlein, S., & Ritschl, H. (Eds.). (2024). Health Care und Künstliche Intelligenz: ethische Aspekte verstehen–Entwicklungen gestalten. UTB.
Alammar, J., & Grootendorst, M. (2024). Hands-On Large Language Models: Language Understanding and Generation. O'Reilly.
Phoenix, J., & Taylor, M. (2024). Prompt Engineering for Generative AI. O'Reilly.
Berryman, J., & Ziegler, A. (2024). Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model-Based Applications. O'Reilly.
Deutsch
Die Studierenden analysieren und vergleichen XR-Technologien (VR, AR, MR) und bewerten deren Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Risiken für simulationsbasierte Lehr-/Lernszenarien im Health Care Sektor.
Die Studierenden konzipieren ein XR-Szenario (Use-Case, Zielgruppe, Interaktionskonzept, Sicherheitsanforderungen) und modellieren zentrale Abläufe/Objekte (z. B. Interaktions-/State-Flows) als Grundlage für die Umsetzung.
Die Studierenden entwickeln eine kleine XR-Anwendung (Prototyp) mit grundlegender Interaktion und dokumentieren Architektur, Annahmen und Reproduzierbarkeit nachvollziehbar.
Die Studierenden reflektieren Aspekte von Patient*innen-/Klient*innenensicherheit, Barrierefreiheit, Ethik und Datenschutz beim XR-Einsatz und argumentieren angemessene Schutz- und Designmaßnahmen für den Gesundheitskontext.
Kurzinputs; Demonstrationen von XR-Best-Practices; Design-Sprints
Immanente Leistungsüberprüfung: Projektarbeit (Prototyp einer XR Anwendung, Reflexionsbericht)
Dörner, R., Broll, W., Jung, B., Grimm, P., & Göbel, M. (2019). Einführung in virtual und augmented reality. In Virtual und Augmented Reality (VR/AR) Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (pp. 1-42). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
Khan, S., Alam, M., Banday, S. A., & Usta, M. S. (Eds.). (2022). Extended Reality for Healthcare Systems: Recent Advances in Contemporary Research.
Cieslowski, B. et al.. (2025) Extended Reality in Health Care Simulation: Current State, Challenges, and Future Directions. Nurse Educator 50(6):p E363-E371, November/December 2025. journals.lww.com/nurseeducatoronline/fulltext/2025/11000/extended_reality_in_health_care_simulation_.22.aspx
Chandanani, M., Laidlaw, A. & Brown, C. Extended reality and computer-based simulation for teaching situational awareness in undergraduate health professions education: a scoping review. Adv Simul 10, 18 (2025). doi.org/10.1186/s41077-025-00343-5link.springer.com/article/10.1186/s41077-025-00343-5
Deutsch
Die Studierenden erkennen relevante Lücken im aktuellen Stand der Wissenschaft und formulieren darauf bezogene Forschungsfragen. Sie erstellen daraus einen vollständigen Projektplan inkl. methodischer Ansätze, Zeit und Ressourcenplanung.
Die Studierenden wenden qualitative und quantitative Methoden theoriegeleitet an und reflektieren deren Eignung für unterschiedliche Forschungsfragen.
Die Studierenden nutzen angemessene statistische Verfahren zur Überprüfung ihrer Fragestellungen und interpretieren die Ergebnisse kritisch.
Die Studierenden planen und steuern Forschungsprojekte eigenverantwortlich und im Team unter Berücksichtigung von Projektmanagementprinzipien, Ressourcen und ethischen Rahmenbedingungen.
Die Studierenden analysieren aktuelle wissenschaftliche Publikationen aus dem Bereich der Health Care Simulation unter Anwendung fortgeschrittener Recherche-, Analyse- und Bewertungstechniken und verorten die gewonnenen Erkenntnisse kritisch im fachlichen und interdisziplinären Kontext.
Die Studierenden beurteilen die wissenschaftliche Qualität und Relevanz von Publikationen anhand etablierter Kriterien (z. B. Forschungsdesign, Evidenzniveau, methodische Stringenz, Innovationsgrad), treffen fundierte Bewertungen und argumentieren diese nachvollziehbar im Hinblick auf aktuelle Entwicklungen des Simulationsfelds.
Die Studierenden analysieren ausgewählte Papers detailliert, identifizieren zentrale Befunde, Stärken und Limitationen, synthetisieren die Inhalte zu kohärenten Argumentationslinien und diskutieren ihre Schlussfolgerungen reflektiert im Plenum.
Die Studierenden erkennen in ad-hoc-Situationen die relevanten inhaltlichen und methodischen Aspekte präsentierter wissenschaftlicher Arbeiten, filtern kritische Punkte heraus und arbeiten diese im Rahmen einer professionell geführten Diskussion präzise und adressatengerecht heraus.
Übung
Immanente Leistungsüberprüfung: Präsentationen eines Papers im Rahmen des JC
Aus den fachspezifischen Journals zu entnehmen.
Deutsch
Die Studierenden unterscheiden die Eigenschaften und Möglichkeiten experimenteller und nicht-experimenteller Forschungsdesigns, wählen das jeweils der Fragestellung und den Daten entsprechende Verfahren zur Analyse aus (t-Test/ANOVA, multiple lineare Regression), modellieren die Daten und interpretieren die Ergebnisse.
Die Studierenden bereiten Daten aus experimentellen und nicht-experimentellen Forschungsdesigns mit Paketen statistischer Software (Python) auf, analysieren sie und stellen die Ergebnisse in Jupyter Notebooks dar.
Die Studierenden ermitteln Effektstärken, bestimmen die Güte („Power“) statistischer Tests und berechnen die nötige Stichprobe für Untersuchungen.
Die Studierenden beurteilen die Ergebnisse statistischer Analysen anhand der Information über das Forschungsdesign, die Datenqualität und die verwendeten Auswertungsverfahren kritisch.
Übung
Immanente Leistungsüberprüfung: Schriftliche Abgabe einer Aufgabenstellung (Teilleistung 1), schriftliche Abschlussprüfung (Teilleistung 2)
Haslwanter (2022) An Introduction to Statistics with Python (2. Auflage). Springer.
Döring (2023) Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften (6. Auflage). Springer.
Koller (2022) Statistik für Pflege- und andere Gesundheitsberufe (2. Auflage). Facultas.
Bortz, Schuster (2010) Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler (7. Aufl.). Springer.
Rasch, Friese, Hofmann, Naumann (2021) Quantitative Methoden 1. Einführung in die Statistik für Psychologie, Sozial- & Erziehungswissenschaften (5. Auflage). Springer.
Rasch, Friese, Hofmann, Naumann (2021) Quantitative Methoden 2. Einführung in die Statistik für Psychologie, Sozial- & Erziehungswissenschaften (5. Auflage). Springer.
Deutsch
> Überblick qualitativer Interviews und Interviewführung:
> Gegenstandsorientiertes Forschen
> Interviewführung und Transkription
> Interviewauswertung & Forschungsbericht
Die Studierenden analysieren unterschiedliche Formen qualitativer Interviews hinsichtlich ihrer Zielsetzung, ihrer methodologischen Fundierung sowie ihrer Anwendung in komplexen Forschungskontexten und wählen kontextangemessene Interviewformen kritisch reflektiert aus.
Die Studierenden wenden explorationsfördernde Interviewtechniken in komplexen Gesprächssituationen an und reflektieren ihr eigenes Interviewverhalten auf Grundlage methodischer und theoretischer Konzepte kritisch.
Die Studierenden wählen eine zur Projektfragestellung passende qualitative Interviewmethode aus, begründen diese Entscheidung forschungsmethodisch fundiert und planen das Interview unter Berücksichtigung aller vorbereitenden Schritte eigenständig.
Die Studierenden führen qualitative Interviews durch, transkribieren diese unter Beachtung datenschutzrechtlicher und ethischer Standards und reflektieren ihre Interviewführung theoriegeleitet und kritisch.
Die Studierenden wenden thematischen Analyse theoriegeleitet auf Interviewdaten an und setzen dabei digitale Analysetools (z.B. MAXQDA) zur fundierten Codierung ein.
Inputs der LV-Leitung
Lektüre und Arbeitsaufträge
Methodenworkshops mit Übungen
Einzel- und Gruppenarbeiten/Peerfeedback
Einzel- und Gruppenberatung/-feedback durch LV-Leitung
Präsentationen
Immanente Leistungsüberprüfung: Abgabe des Interview-Transkripts inkl. Reflexion des eigenen Interviewführung (Teilleistung 1), Abgabe eines Auswertungsberichts (Teilleistung 2)
Braun, Virginia; Clarke, Victoria (2006): Using thematic analysis in psychology. In: Qualitative
Research in Psychology 3/2:77-101
Dresing, Thorsten; Pehl, Thorsten (2018). Praxisbuch Interview, Transkription & Analyse. Anleitungen und Regelsysteme für qualitativ Forschende. 8. Auflage. Marburg: Eigenverlag.
Dresing, Thorsten; Pehl, Thorsten (2020). Transkription. Implikationen, Auswahlkriterien und Systeme für psychologische Studien. In Günter Mey; Katja Mruck (Hg.), Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie. Wiesbaden: Springer. S. 835-854.
Przyborski, Aglaja; Wohlrab-Sahr, Monika (2021). Qualitative Sozialforschung. Ein Arbeitsbuch. Oldenbourg Verlag.
Rosenthal, Gabriele (2015). Interpretative Sozialforschung. Eine Einführung. Weinheim und Basel: Beltz Juventa.
Witzel, Andreas (2000). Das problemzentrierte Interview. FQS Forum Qualitative Sozialforschung, 19/3, DOI: doi.org/10.17169/fqs-1.1.1132
Deutsch
Die Studierenden verfassen eine Masterarbeit, in der sie Fragestellungen theorie- und methodengeleitet bearbeiten, und leisten damit einen Beitrag zur Weiterentwicklung der Simulation im Health Care Sektor.
Die Studierenden präsentieren und verteidigen ihre Arbeit in wissenschaftlichen Diskursen und argumentieren fundiert gegenüber Fachvertreter*innen.
Die Studierenden reflektieren den Forschungsprozess kritisch und leiten Implikationen für die Weiterentwicklung der Simulation und ihres Praxisbereichs ab.
Verfassen der Masterthese
Die Studierenden bearbeiten eine Forschungsfragestellung zu einer Thematik mit Neuheitswert und verfassen ein wissenschaftlich empirisches Werk eigenständig.
Die Studierenden verfassen, die Masterarbeit eigenverantwortlich und setzen alle für den Abschluss notwendigen formalen Schritte fristgerecht um.
Die Studierenden entwickeln ihre wissenschaftliche Argumentation beim Verfassen der Masterarbeit stringent, strukturieren sie nachvollziehbar und dokumentieren sie fachlich korrekt.
Selbstständiges Erarbeiten der Thematik mit individuellem Feedback im Rahmen der Masterarbeitsbetreuung
Endprüfung
Evans, D., Gruba, P., & Zobel, J. (2011). How to write a better thesis. Melbourne Univ. Publishing.
ALLEA – All European Academies. (2023). Europäischer Verhaltenskodex für wissenschaftliche Integrität: Überarbeitete Fassung 2023 (Dt. Übers. Mai 2024). ALLEA. doi.org/10.26356/ECOC-German
Buck, I. (2025). Wissenschaftliches Schreiben mit KI (1. Aufl.). UTB GmbH.
Ertl-Schmuck, R., Unger, A., & Mibs, M. (2023). Wissenschaftliches Arbeiten in Gesundheit und Pflege (2., überarb. u. erw. Aufl.). UTB GmbH.
Esselborn-Krumbiegel, H. (2022). Richtig wissenschaftlich schreiben: Wissenschaftssprache in Regeln und Übungen (Vol. 3429). UTB.
Österreichische Agentur für wissenschaftliche Integrität. (2019). Richtlinien der Österreichischen Agentur für wissenschaftliche Integrität zur Guten Wissenschaftlichen Praxis (Neugestaltung 2019 [Erstauflage 2015]). Österreichische Agentur für wissenschaftliche Integrität.
Ritschl, V., Weigl, R., & Stamm, T. (Hrsg.). (2023). Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben: Verstehen, anwenden, Nutzen für die Praxis (2. Aufl.). Springer.
Schmohl, T., Watanabe, A., & Schelling, K. (Hrsg.). (2023). Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung: Chancen und Grenzen des KI-gestützten Lernens und Lehrens. transcript Verlag. doi.org/10.14361/9783839457696
Theisen, M. R. (2024). Wissenschaftliches Arbeiten: Erfolgreich bei Bachelor- und Masterarbeit (19., neu bearb. Aufl.). Vahlen.
Deutsch
Analyse und Reflexion des eigenen Forschungsprozesses
< Strukturierung des Forschungsprozesses und Planung der nächsten Arbeitsschritte
< Aufbau, Gliederung und wissenschaftslogische Kohärenz
< Reflexion Zeitmanagement und Arbeitsplanung im Forschungs- und Schreibprozess
< Entwicklung eines geeigneten theoretischen Rahmens
< Strategien zur Bewältigung von Schreibblockaden und produktives Schreibmanagement
Anwendung wissenschaftlicher Kriterien & Peer-Feedback
< wissenschaftliche Begründung methodischer Zugänge
< Reflexion des methodischen Vorgehens und Ableitung von Limitationen
< Reflexion von Forschungsethik und Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis
< Feedback geben und annehmen im professionellen Kontext
Präsentation & wissenschaftliche Argumentation im Diskurs
< adressatengerechte Präsentation des eigenen Forschungsvorhabens
< Argumentation methodischer, theoretischer und ethischer Entscheidungen
< diskursfähiges Vertreten der eigenen Position im interprofessionellen Kontext
< kritische Auseinandersetzung mit Forschungsansätzen
Die Studierenden analysieren und reflektieren eigenständig den Stand ihres Forschungsprozesses, begründen methodische und theoretische Entscheidungen und leiten daraus fundierte nächste Arbeitsschritte ab.
Die Studierenden wenden wissenschaftliche Kriterien zur Beurteilung von Forschungsvorhaben an, geben konstruktives Peer-Feedback und integrieren Rückmeldungen in die Weiterentwicklung ihrer Arbeit.
Die Studierenden präsentieren ihr Forschungsvorhaben adressatengerecht, argumentieren methodische und ethische Entscheidungen und vertreten ihre Position im interprofessionellen Diskurs.
Diskussion, Peer Feedback, Präsentation
Immanente Leistungsüberprüfung: Präsentation des aktuellen Standes der Masterarbeit im Plenum, schriftliches und mündliches Peer Feedback zu Arbeiten von Kolleg*innen
Becker, H. (2000). Die Kunst des professionellen Schreibens: Ein Leitfaden für die Geistes- und Sozialwissenschaften (2. Aufl.). Frankfurt am Main: Campus.
Creswell, J. W. (2017). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (5th ed.). London: Sage Publications.
Esselborn-Krumbiegel, H. (2017). Richtig wissenschaftlich schreiben: Wissenschaftssprache in Regeln und Übungen. Paderborn: Schöningh.
Esselborn-Krumbiegel, H. (2017). Von der Idee zum Text: Eine Anleitung zum wissenschaftlichen Schreiben (5. Aufl.). Paderborn: Schöningh.
Wolfsberger, J. (2016). Frei geschrieben: Mut, Freiheit & Strategie für wissenschaftliche Abschlussarbeiten (4. Aufl.). Wien: Böhlau.
Deutsch
Eigenständige Vorbereitung auf die Masterprüfung, bestehend aus den Prüfungsteilen:
• Präsentation der Masterarbeit
• Rechtfertigung der Thesis
• Prüfungsgespräch über Querverbindungen des Themas der Masterarbeit zu den relevanten Fächern des Studienplans
• Prüfungsgespräch über sonstige studienrelevante Inhalte
Die Studierenden präsentieren die zentralen Ergebnisse ihrer Masterarbeit fachlich fundiert und vertreten sie gegenüber Fachexpert*innen argumentativ.
Die Studierenden stellen Querverbindungen zwischen ihrer Masterarbeit und relevanten Fachgebieten des Curriculums her und reflektieren sie kritisch.
Die Studierenden beantworten in Prüfungsgesprächen komplexe fachliche Fragen strukturiert und argumentieren wissenschaftlich fundiert.
Selbstständiges Erarbeiten der Thematik mit individuellem Feedback im Rahmen der Masterarbeitsbetreuung. Kommissionelle Masterprüfung
Endprüfung
Siehe Literatur der für die Prüfung maßgeblichen Unterrichtsfächer
Deutsch
Unterrichtszeiten
Wahlmöglichkeiten im Curriculum
Angebot und Teilnahme nach Maßgabe zur Verfügung stehender Plätze.
Als Absolvent*in dieses Studiums stehen Ihnen vielfältige Berufsfelder und Karrierechancen offen, auch auf globaler Ebene.
Absolvent*innen des Masterprogrammes eröffnen sich vielfältige Karrierewege im Bildungs-, Gesundheits-, Forschungs- und Entwicklungssektor. Sie sind qualifiziert für die Entwicklung, Durchführung und wissenschaftliche Evaluation simulationsbasierter Lehr- und Trainingsformate und übernehmen leitende, konzeptionelle sowie innovative Rollen in interprofessionellen Kontexten.
Voneinander lernen – miteinander wachsen: Best Practice und wertvoller Austausch über internationale Grenzen hinweg steht jährlich im März bei den International Days des Department Angewandte Pflegewissenschaft im Vordergrund.
3. März 2026
27. Februar 2026
18. Februar 2026
7. Januar 2026
11. Dezember 2025
Wir arbeiten eng mit dem InPASS Institut zusammen. Dieses ist im Bereich Patient*innensicherheit tätig und verfügt über umfassende Expertise in der Konzeption und Durchführung simulationsbasierter Trainings, insbesondere im Kontext von Crew Resource Management (CRM), Critical Incident Reporting Systems sowie interprofessionellen Teamtrainings. Im deutschsprachigen Raum nimmt das Institut eine führende Rolle in der Aus- und Weiterbildung von Simulationsinstruktor*innen ein.
Unsere Kooperation mit InPASS ermöglicht die inhaltliche und didaktische Ergänzung des Studienprogramms durch ausgewiesene externe Expertise. Damit stärken wir den Praxisbezug und das Berufsfeld.
Neben dem akademischen Abschluss erwerben Absolvent*innen zusätzlich das Zertifikat „CRM-Simulationsinstruktorin“ des InPASS Instituts. Dieses Zertifikat ist im deutschsprachigen Raum sehr angesehen: Es belegt die Vertiefung Ihrer Qualifikation für Lehre, Training und Organisationsentwicklung im Health Care Sektor und ist national und international anschlussfähig an die entsprechenden Berufsfelder.
Unsere Kooperationen sichern Ihnen Anknüpfungspunkte für Ihre Karriere oder Ihre Mitarbeit bei Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Viele unserer Kooperationen sind im Campusnetzwerk abgebildet. Ein Blick darauf lohnt sich immer und führt Sie vielleicht zu einem neuen Job oder auf eine interessante Veranstaltung unserer Kooperationspartner*innen!
Stellenangebote finden, Mentoring-Beziehungen aufbauen und berufliches Netzwerk erweitern – jetzt Teil unserer Community werden!
Studienprogrammleiterin Kinder- und Jugendlichenpflege, Psychiatrische Gesundheits- und Krankenpflege
+43 1 606 68 77-4012
simone.grandy@hcw.ac.at
+43 1 606 68 77-4030
pflege@hcw.ac.at
Öffnungszeiten
Dienstag und Donnerstag nach Vereinbarung
Akademische Weiterbildung an der Schnittstelle von Hochschulbildung, Erwachsenen- und beruflicher Weiterbildung an der Campus Wien Academy.
