Entwicklung einer prototypischen Benutzungsoberfläche eines KI-basierten Assistenzsystems für retrospektives Feedback bei Kommunikationstrainings in Gesundheitsstudiengängen

In dieser Arbeit wird eine Benutzungsschnittstelle eines Feedback-gebenden Assistenzsystems für Kommunikationstrainings in Gesundheitsstudiengängen konzipiert, wofür die zwischenmenschliche Kommunikation in medizinischen Gesprächen untersucht wird. Um menschzentrierte Entwicklungsprinzipien umzusetzen, werden die Gegebenheiten von Kommunikationskursen analysiert sowie mögliche Messparameter von Kommunikationskompetenzen identifiziert. Dafür dienten Beobachtungen und Interviews mit Domänenexperten. Es wurde herausgefunden, dass echtzeitbasiertes Feedback eher als störend gilt, weswegen der Fokus auf retrospektive Feedbacksituationen gesetzt wurde. Mit Hilfe des „Scenario-Based Designs“ wurde ein visuelles Systemkonzept iterativ entwickelt und evaluiert. Das Konzept beinhaltet einen neun Widgets umfassenden High-Fidelity-Prototyp mit Analysen einzelner Kommunikationsparameter sowie einer Transkriptfunktion. Somit gibt das Systemdesign visuelles Feedback zu häufigen Begriffen, Gesprächsanteilen, Unterbrechungen, Pausen, Sprachstruktur, Fülllauten und -wörtern sowie Sprechtempo, Sprechlautstärke und Stimmlage. Somit werden numerische und deskriptive Messungen bestimmter Gesprächsmerkmale visualisiert. Eine Evaluation mit 16 Experten hat ergeben, dass die konzipierte Schnittstelle des Assistenzsystems praxistauglich werden kann, wenn die Kontextgewinnung durch Parameterkombinationen und Erklärfunktionen sowie Individualisierbarkeit erweitert wird. Weil die retrospektiven Feedbacksituationen ambig und emotional sind, kann das System mit objektiven Messungen einen wertvollen Beitrag leisten. Das entwickelte Konzept bietet die Grundlage für die konkrete Implementierung, wofür weitere Optimierungen der Gebrauchstauglichkeit sowie Feldstudien sinnvoll wären.