高血圧治療教育における AI: GPT と従来の方法の比較 (AIHT-EDU)
高血圧薬物療法教育における人工知能の応用：GPTシステムと従来の指導法の比較研究
教育的トライアル: 高血圧管理のための GPT ベースのトレーニングと従来の教育の比較
この教育的試験の目的は、医学生が高血圧管理計画を習得するのに、生成事前訓練変圧器 (GPT) ベースのトレーニング システムが従来の教育方法よりも効果的であるかどうかを判断することです。 また、GPT ベースのシステムの教育効果と取り組みも評価します。 回答することを目的とした主な質問は次のとおりです。
GPT ベースのトレーニングは、従来の方法と比較して、効果的な高血圧管理計画を立てる学生の能力を向上させますか? 学生は学習プロセスにおける GPT システムの使用をどのように認識していますか? 研究者らは、GPT ベースのトレーニング システムと従来の教育方法を比較し、革新的な AI アプローチが医学教育における学習成果を高めるかどうかを確認します。
参加者は次のことを行います:
GPT ベースのシステムまたは従来の教材のいずれかを利用します。 定期的に教育施設を訪れ、評価やフィードバックセッションを受けてください。
学習体験を日記に記録し、割り当てられたトレーニング方法で観察された困難や利点を書き留めます。
調査の概要
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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Anhui
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Hefei、Anhui、中国、230601
- 678 Furong Road, Economic Development Zone, Hefei City, Anhui Province, China
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参加基準
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
説明
包含基準:
- 大学院生または規制研修生で、現在循環器内科をローテーションしており、研究に参加する意欲のある方。
- 年齢は18歳～30歳まで、性別は問いません。
- 高血圧の診断と治療に関する専門的な訓練の経験はなく、基本的な医学理論の知識のみを持っています。
- 4 週間の教育介入 (週あたり 2 時間の学習) を受け入れることができます。
- インフォームドコンセントフォームに署名し、研究の目的とプロセスを認識してください。
除外基準:
- 高血圧治療の専門訓練を受けた大学院生または研修医。
- 全課程を完了できない学生（例：4週間未満のローテーション、またはコース途中での退学の可能性）。
- 教育的介入に一貫して参加できない（例、学習スケジュールとの兼ね合い）。
- 学習プロセスに影響を与える可能性のある重度の身体的または精神的健康上の問題を抱えている。
- 言語理解の壁または認知障害があり、学習課題を完了することが困難です。
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：他の
- 割り当て：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 |
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実験的：GPTベースのトレーニング
Generative Pre-trained Transformer (GPT) ベースのトレーニング システム
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GPT ベースのトレーニングは、効果的な高血圧管理計画を作成する学生の能力を向上させることができるかどうか
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アクティブコンパレータ：伝統的なトレーニング
伝統的なトレーニング方法
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伝統的な教育方法
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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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構造化された理論的試験スコア
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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構造化された理論的試験スコア - 即時および1か月のフォローアップ： この結果は、高血圧管理を教えることの有効性を測定します。 学生は、トレーニングの直後に構造化された理論試験を受け、1か月後に知識保持を評価します。 この試験は、高血圧の病態生理学、リスク要因、診断、および治療をカバーしています。 スコアの範囲は0〜100の範囲で、スコアが高いほど、知識の習得と保持率が向上します。 |
登録から治療の終了まで4週間で
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高血圧の臨床症例テストスコア
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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高血圧に関する臨床症例テストスコア - 即時および1か月のフォローアップ：この結果は、学生が実用的な臨床シナリオに理論的知識をどの程度適用するかを測定します。
テストは、トレーニングの直後と1か月後に実施され、学生が高血圧を診断し、治療計画を開発する臨床シミュレーションが含まれます。
スコアの範囲は0〜100の範囲で、スコアが高いほど、臨床的推論と知識の適用が優れていることを示しています。
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登録から治療の終了まで4週間で
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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気分標高スケール
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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この結果は、学習中に学生が感じる感情の強度を測定します。
参加者は、1から5のリッカートスケールでステートメントを評価します。1つは「まったく感じられない」を表し、5は「非常に激しく感じた」と表現します。
スコアが高いほど、学習体験に対する感情的な反応が強いことを示しています。
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登録から治療の終了まで4週間で
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認知負荷指数（CLI）
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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この結果は、学習中に学生が経験する認知負荷を評価します。
参加者は、1から5のリッカートスケールでステートメントを評価します。1つは「強く同意しない」ことを表し、5は「強く同意する」ことを表します。
スコアが高いほど、学習中の認知負荷が高いことを示します。
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登録から治療の終了まで4週間で
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教育満足度評価
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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この結果は、教育方法に対する学生の満足度を評価します。
参加者は、1から5のリッカートスケールで経験を評価します。1つは「強く同意しない」ことを表し、5は「強く同意する」ことを表します。
スコアが高いほど、教育方法に対する満足度が高いことを示しています。
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登録から治療の終了まで4週間で
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テクノロジー受け入れモデル
時間枠：登録から治療の終了まで4週間で
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この結果は、学生のGPTシステムに対する受け入れを評価します。
アンケートでは、1から5のリッカートスケールを使用します。1つは「強く同意しない」を表し、5は「強く同意する」ことを表します。
スコアが高いほど、GPTシステムに対する受け入れ、使いやすさ、満足度が高まります。
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登録から治療の終了まで4週間で
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協力者と研究者
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捜査官
- スタディチェア：xianrui luo、The Second Hospital of Anhui Medical University
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 (推定)
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。