このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

AI支援型共感マッピングによる小児看護学生のコミュニケーション能力とグリットの向上

2026年1月26日 更新者:Yu-Shiu Liu、Mackay Memorial Hospital

AI支援型共感マップ・スキャフォールディング・モデルによる小児看護学生のコミュニケーションスキルとグリットの向上:実践に基づく研究

小児看護における看護師と患者のコミュニケーション環境は、高い不確実性と複雑さを特徴としています。 子どもの言語発達や感情調節能力の限界に加え、保護者の高い関与レベルにより、看護学生はしばしば不安、自信の欠如、回避行動を経験し、これが臨床学習成果や治療的関係の構築に悪影響を及ぼします。 したがって、効果的なコミュニケーション支援戦略を提供することは、小児看護教育において不可欠です。 本研究は、人工知能(AI)で生成された共感マップを用いた指導的足場かけモデルを実施し、小児臨床実習中にコミュニケーション課題に直面した際の看護学生のコミュニケーションスキル、共感パフォーマンス、およびグリット(やり抜く力)を向上させることを目的としています。

混合研究デザインを採用し、参加者は小児看護実習コースに登録した3年生の看護学生でした。 教育介入には、AI支援による年齢に適したコミュニケーション戦略の生成、グリット指向の共感マップの構築、小グループでのシナリオベースの演習、および臨床現場で学んだ戦略の適用が含まれました。 量的データは、介入前後の評価(共感尺度、コミュニケーションスキル尺度、グリット尺度を含む)を用いて収集し、学習成果の変化を評価しました。 質的データ(振り返りジャーナル、臨床観察、フォーカスグループインタビューを含む)を分析し、学生の学習プロセスと戦略適応を探究しました。 結果の妥当性を強化するために、三角測定法が適用されました。

この教育モデルは、学生の小児患者の感情ニーズへの理解を深め、コミュニケーション戦略の適用と臨床的相互作用の質を強化し、困難な状況における持続性と適応性を促進することが期待されます。 エビデンスに基づく教育実践を通じて、本研究は、AIを臨床看護教育に効果的に統合することを支援する実行可能で拡張性のある革新的な指導モデルを提供し、それにより小児看護能力と子どものケアの質を向上させることが期待されます。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

研究の種類

介入

入学 (推定)

66

段階

  • 適用できない

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

選定基準:

  1. 18歳以上の看護学部の学部生
  2. 小児看護実習コースに在籍している学生

除外基準:

1. 小児看護コースを合格していない学生

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:処理
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし:アーム 2(対照群/比較群)
実験的:AI支援型共感マップ・スキャフォールディング介入
AI支援共感マップ・スキャフォールディング・モデルは、小児看護学生のコミュニケーション能力、共感力、そしてグリットを高めるために、共感マップの構築とAI支援の内省的プロンプトを組み合わせた教育的介入です。 この介入は通常の授業内でケースベース学習を活用し、臨床治療や患者接触は伴わず、最小限のリスクと見なされています。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
コミュニケーションスキル
時間枠:ベースライン(介入前)および介入直後

コミュニケーション能力測定尺度(CCI)。 コミュニケーション能力測定尺度は、看護学生の看護師-患者間コミュニケーションスキルを向上させるためにLee(2013)によって開発されました。 この尺度は、5段階のリッカート尺度で評価される8項目から構成されており、スコアは1(強く同意しない)から5(強く同意する)までの範囲です。 サンプル項目には、「私は患者/家族と良好な看護師-患者関係を確立できる」および「私は患者/家族がコミュニケーションの要点を理解していることを確認できる」が含まれます。 スコアが高いほど、コミュニケーション能力が優れていることを示します。

Leeの研究では、この尺度は優れた信頼性と妥当性を示し、クロンバックのα係数が0.92、スピアマン-ブラウン係数が0.88、ガットマン分割係数が0.88であり、コミュニケーション行動を評価するための強力な内的整合性と満足できる心理測定特性を示しています。

ベースライン(介入前)および介入直後

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

スポンサー

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2026年4月20日

一次修了 (推定)

2027年8月31日

研究の完了 (推定)

2027年8月31日

試験登録日

最初に提出

2026年1月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年1月18日

最初の投稿 (実際)

2026年1月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年1月28日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年1月26日

最終確認日

2026年1月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 25MMHIS511e

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。