Modulbeschreibung

Wir möchten Kompetenzen im Umgang mit Daten in der Breite fördern und Studierende mit Beispielen aus dem Bereich "gesund leben und altern" sensibilisieren. Unsere Kernanliegen sind, die effektive und eigenständige Nutzung von Daten. Die Förderung des gegenseitigen Verständnisses für inhärente Komplexität bezgl. techn. Daten-Infrastruktur sowie Datenerhebung in der Pflegestation. Sowie das (er)kennen von Chancen und Gefahren von Big Data für eine gesunde Welt (gesunder Umgang mit Daten, sowie spezifisch Umgang mit Daten im Gesundheitsbereich). 

Das Modul findet im Herbstsemester in Rapperswil-Jona (KW 37) statt.

 Aktive Präsenz, Präsentation (inkl. Disputation) und schriftlicher Lern-/Reflexionsbericht 

Sachkompetenzen

Die Studierenden können:

• Gesundheitsbezogene Daten erheben, visualisieren und auswerten
• zu Grunde liegende technische Daten-Infrastruktur und Datenfluss-Abläufe erklären
• allfällige Verbesserungspotentiale bzgl. Datennutzung in einem Prozess oder Hilfsmittel der Pflege feststellen 
• Anforderungen an die Datenbasis aus Pflegesituationen formulieren
• Chancen und Risiken im Umgang mit Big Data, insbesondere aus dem Gesundheitsbereich, erkennen  

Selbstkompetenzen

Die Studierenden können:

• sich aktiv mit Big Data in der Pflege und im Gesundheitswesen (Technikfolgenabschätzung) auseinandersetzen und eine eigene Meinung bilden
• die erlernte Datenkompetenz (u.a. Chancen und Risiken) auf ein konkretes eigenes Anwendungsgebiet (aus Pflege/Gesundheit, aber auch einem anderen Gebiet) anwenden/übertragen
• in der Reflexion verschiedene Positionen einnehmen, die eigene Rolle im interprofessionellen Team einschätzen und verantwortlich die entsprechenden Prozesse mitgestalten  

Sozialkompetenzen

Die Studierenden können:

• den Diskurs zu Inhalten wie Daten-Anforderungen oder Daten-Risiken/Chancen über Disziplinengrenzen hinweg führen
• den interprofessionellen Diskurs gestalten und Ihre Interessen darin allparteilich vertreten verschiedene Argumentationen und Diskurspunkte adressatengerecht und mit Weitblick einschätzen (Technikfolgenabschätzung) 

Lernblock I

Demystifying Big Data & The Internet of Everything

• geschichtlicher, wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext (4th Industrial Revolution) - Wissensinput zu Grundbegriffen und -Mechanismen
• Hands-on Lab 1: Besuch im SimDeC (Führung, Demo z.B. Sturzerkennungssystem), Einführung zu möglichen Use Cases aus Gesundheits-/plfegebereich (z.B. 3 Fokusthemen: 1. Smart Home (Elderly Care), 2. Health Tracker (Vitalparameter), 3. Digital Assistant (Sozialkontakt, Vereinsamung, Psyche))
• Aufgabenstellung/Zuteilung zu einem Thema, z.B. Fokusthema 1 - 3 (für Erarbeitung von Inhalten und abschliessende Präsentation (Leistungsnachweis) an den Folgetagen)
• Diskurs und Reflexion: u.a. Pflegesituationen, Patientenanforderungen, Pflegestandards  

Lernblock II

Data at Edge

• Übersicht zu IoE, Internet of Things und Edge Computing
• Wissensinput zu Medical Things, Sensoren, Edge-Nodes, Netzwerke, verteilte Algorithmen, Data Gathering/Data Processing Methoden (z.B. Vitalparameter, Gesundheitsindikatoren) - Hands-on Lab 2: Setup Sensor-System, Datenfluss und Daten-Simulation (Generierung von synthetic data), Messreihen aufsetzen, Datensatz verarbeiten (z.B. in Bezug auf 3 Fokusthemen)
• Diskurs und Reflexion: bzgl. eigenen gemachten Erfahrungen; wo liegen Schwierigkeiten, was sind Vor-/Nachteile im vorliegenden System (z.B. unterschiedliche Szenarien anhand von simulierten Daten durchspielen)?  

Lernblock III

Data at Scale

• Übersicht zu Data Management, Cloud-Services - Wissensinput zu Data Storage/Warehouse, Cybersecurity, Data Visualization, Data Analytics/Diagnostics (z.B. Krankheitsbilder), Data Mining Methoden (von der Messreihe zur Auswertung/Vorhersage)
• Hands-on Lab 3: Datenanalyse, Datenfluss und Daten-Simulation, Messreihen auswerten, inspizieren und visualisieren (z.B. in Bezug auf 3 Fokusthemen)
• Diskurs und Reflexion: bzgl. eigenen gemachten Erfahrungen; wie habe ich es gemacht, warum hat es funktioniert, was müsste ich das nächste Mal verändern (z.B. alternatives Szenario mit geänderten Daten/Datenfluss durchspielen)?  

Lernblock IV

Reflexion: Chancen & Risiken

• Vorstellung ausgewählter aktueller Themenbereiche mit Bezug zur Gesundheit/Pflege (z.B. Früherkennung/Prävention, Privacy/Security, Patientendossier/Krankenkassen, Trustworthyness (Phishing/Deep Fakes), Chatbots (LLM)/Cloud Robotics, Digital Detox/Mental Health, Ethics/Regulations (z.B. MDR), Data Management/Qualitätssicherung, Business Models/Monopolisierung, ...)
• Wissensinputs passend zu ausgewählten Themenbereichen
• Diskurs und Reflexion: vertiefte Diskussion von 1-2 Themen im Plenum, und weitere spezifische Diskussionen in Gruppen (z.B. auch in Bezug auf 3 Fokusthemen) - Finalisierung der Präsentationen; abschliessende Vorträge und Disputationen im Plenum; Auftrag für zweiten Leistungsnachweis (Lern-/Reflexionsbericht)
• evtl. verbunden mit nochmaligem Besuch im SimDeCModulinformation 

Vorlesung und Übungen, Gruppendiskussionen, selbstständige Recherche, selbstständige Präsentation