ChatGPTベースの看護プロセストレーニングの効果
看護学生の臨床意思決定能力と人工知能の不安が ChatGPT ベースの看護プロセス トレーニングに及ぼす影響。
このランダム化比較研究の目的は、ChatGPT ベースの看護プロセス トレーニングが看護学生の臨床意思決定能力と人工知能に対する不安に与える影響を判断することです。
母集団とサンプル: 研究の母集団は、保健科学大学ギュルハネ看護学部で学ぶ上級学生で構成されています。 研究に含める人数を決定するために、検出力分析が実行されました。 テストの検出力は G*Power 3.1 プログラムで計算されました。 関連文献における同様の研究では、臨床意思決定レベルの変化に関する効果量は 0.898 と計算されました。 研究の検出力を決定する際に 99% の値を超えるため。 5% の有意水準と 0.898 の効果量では、グループ内の 22 人を含む 44 人に到達する必要があります (df=21; t=1.721)。 研究では、テストの高い検出力と損失を考慮して、グループに 30 人の合計 60 人に到達することを目標としました。
調査の概要
詳細な説明
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Çankaya
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Ankara、Çankaya、七面鳥
- Miray AKSU
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 2023-2024年度 看護学部4年生
- 研究への参加に同意する
除外基準:
- 以前にChatGPTトレーニングを受けていること
- 研究から自主的に撤退する
- 記入が不完全なフォーム
研究計画
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：支持療法
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：実験的
2023～2024年度の実験グループは、看護学部4年生でこれまでにChatGPT研修を受けておらず、研究への参加に同意した学生の中からランダム化で決定する。
実験グループの学生はデータ収集フォームに記入してもらいます。
その後、4時間のChatGPTベースの看護プロセストレーニングが行われます。
トレーニング後およびトレーニングの 6 週間後に再度測定が行われます。
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ChatGPT ベースの看護プロセス トレーニングのトピック: レッスン 1: ヘルスケアにおける人工知能と ChatGPT の使用 レッスン 2: 看護診断と目標の決定における ChatGPT の使用 レッスン 3: 看護介入の決定における ChatGPT の使用 レッスン 4: 看護プロセスを作成する際に ChatGPT を使用する際に考慮すべきことと倫理原則 |
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介入なし：コントロール
2023～2024年度は、看護学部4年生でこれまでにChatGPT研修を受けておらず、研究参加に同意する学生をランダム化により決定し、対照群を決定する。
対照グループの生徒はデータ収集フォームに記入します。
対照グループの生徒にはトレーニングは一切受けられません。
データ収集フォームはトレーニングの 6 週間後に再度適用されます。
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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 |
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説明情報フォーム
時間枠：6週間
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この質問は研究者によって作成され、人口統計上の特徴と人工知能の使用に関する 6 つの質問で構成されています。
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6週間
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看護における臨床意思決定尺度
時間枠：6週間
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この尺度は、看護学生の自己表現に基づく臨床的意思決定の認識を測定するために開発され、トルコ語に適応されました。
このスケールは 4 つのサブディメンションで構成され、40 の項目があります。
サブディメンション。それは、選択肢の探索、目標と価値の宣言、結果の評価と再評価、情報の検索と新しい情報の公平な同化として述べられています。
各サブスケールは 10 項目で構成されます。
このスケールでは、18 のマイナス項目が逆にスコア付けされます。
5 段階のリッカート タイプ スケールは、「常に 5、頻繁に 4、時々 3、まれに 2、決して 1」としてスコア付けされ、スケールの合計スコアの最低値と最高値は 40 ～ 200 で、40 です。サブディメンションごとに -200。
10～50の間で変化します。
スケールの高いスコアは、意思決定の認識が高いことを示し、一方、低いスコアは、意思決定の認識が低いことを示します。
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6週間
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人工知能による不安尺度:
時間枠：6週間
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Wang and Wang (2019) によって開発された人工知能不安尺度は、Akkaya et al (2021) によってトルコ語に適応されました。
YZKS のトルコ式は 16 項目と 4 つの次元で構成され、5 点リッカート タイプのスケールです。
サブディメンションは、学習、転職、社会技術的盲目、人工知能の構成です。
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6週間
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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。