歯科教育における人工知能の適用
2025年4月21日 更新者：Siyu Huang、Hospital of Stomatology, Wuhan University
AIアシスト教育のモデル構造
臨床的手順スキルトレーニングは、歯科学生向けの前臨床教育の基礎です。
バーチャルリアリティやシミュレーターなどの技術援助はトレーニングにますます統合されていますが、直接インストラクターのガイダンスはスキル開発の基本のままです。
人工知能は、新しい技術として、現在、医学教育で徐々に採用されています。
歯科教育における人工知能の可能性を評価することを目的としたこの医学教育試験は、2つの重要な質問に対処しようとしています。1）AI支援は歯科学生のスキルパフォーマンスを向上させることができますか？
2）AIを現代の医学教育にどのように効果的に統合できますか？
研究者は、AIとビデオベースの指導がスキルの習得に及ぼす影響を比較し、スキルパフォーマンスの結果の違いを評価します。
参加者は、1週間にわたってAIまたはビデオベースの命令を使用してスキル習得に従事します。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
192
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国、430079
- School & Hospital of Stomatology, Wuhan University
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準：
- 彼らは、歯内療法、歯周病学、補綴、および口腔および顎顔面の手術のコースを完了したに違いありません。参加者は、実験に関連するスキルの事前のトレーニングをほとんどまたはまったく持たない必要があります。そして、彼らは自発的に研究に参加することに同意し、インフォームドコンセントフォームに署名する必要があります。
除外基準：
- 参加者は、次の基準のいずれかを満たしている場合に除外されます。4つのコース（歯内療法、歯周病学、補綴、口腔および顎顔面手術）の最終試験の障害）。現在の学年からの別の主要な、一時停止、または撤退に移送する。研究に参加することや撤退の途中で拒否。 9ポイントの視線追跡キャリブレーションのキャリブレーション基準を満たしていない。コントロールグループでのOpenAI関連ソフトウェアまたはアプリケーションの使用。またはスキルテストの完了に失敗します。
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：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：ダブル
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：人工知能支援学習グループ
理論的知識学習を完了した後、学生はスキル学習に人工知能を使用できます。
AIは、特定のスキル操作の手順を提供し、注意すべき点、および操作の目的のパフォーマンスと潜在的な結果を提供します。
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ビデオベースのスキル学習への支援として人工知能を組み込む
ビデオのみを通じてスキル学習
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アクティブコンパレータ：コントロールグループ
このグループには、経験豊富な医師と教育者によって記録された特定の臨床処置の詳細なビデオが提供されており、適切な技術と予想される結果を実証しています。
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ビデオのみを通じてスキル学習
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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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運用テストスコア
時間枠：研究の完了を通じて、平均1週間
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運用テストは、参加者のスキル操作の習熟度を測定するために使用される一般的な方法です。
実験の終わりに、参加者はデスクトップVR環境で15分間の運用テストを完了しました。
スコアはVRシステムによって自動的に計算され、結果の客観性が確保されました。
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研究の完了を通じて、平均1週間
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空間能力
時間枠：ベースライン
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視覚空間能力（VSA）としても知られる空間能力は、個人が空間的に関連する情報を理解、解釈、操作できるようにする重要な認知機能を網羅しています。
Purdueの空間視覚化テスト：回転（PSVT：R） - 被験者の精神的回転スキルを分析するための測定ツールとして機能しました。
この標準化された評価には、個人が想像上の3次元数値をどの程度効果的に操作できるかを測定する30のアイテムが含まれています。
各質問には、例と5つの選択肢が含まれており、1つだけが正しいです。
参加者は、例で回転したため、同様の方法で与えられた数字を精神的に回転させ、適切な選択を選択するように任されました。
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ベースライン
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認知負荷
時間枠：研究の完了を通じて、平均1週間
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認知負荷とは、特定のタスクに対して作業メモリが必要とするリソースを指します。
視力技術は、学習者の視覚的注意分布と認知負荷を調査する際に人気を高めています。
重要な指標の1つとして、瞳孔直径は、学習中の認知負荷を測定するために使用されています。
この研究では、アイトラッキングデバイスを使用して、認知負荷を定量化するために学習中に参加者の瞳孔直径を記録しました。
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研究の完了を通じて、平均1週間
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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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学習動機
時間枠：研究の完了を通じて、平均1週間
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動機は、学生の学習行動を特定の学術目標に向けて導き、維持する動機付けの傾向です。この研究は、それを測定するためにアンケートを採用しています。
アンケートには、モチベーションドメインに焦点を当てた5つの項目が含まれています。
各項目は、5ポイントのリッカート評価尺度（1 =「強く同意しない」、2 = "同意しない"、3 = "neutral"、4 = "arem"、5 = "強く同意する"）に従ってコード化されました。
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研究の完了を通じて、平均1週間
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自己効力感
時間枠：研究の完了を通じて、平均1週間
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Banduraが最初に開発した概念であるSelf Efficageは、達成行動をうまく実行する能力に関する人々の主観的な判断を指します。
アンケートには、モチベーションドメインに焦点を当てた5つの項目が含まれています。
各項目は、5ポイントのリッカート評価尺度（1 =「強く同意しない」、2 = "同意しない"、3 = "neutral"、4 = "arem"、5 = "強く同意する"）に従ってコード化されました。
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研究の完了を通じて、平均1週間
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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。
捜査官
- スタディチェア：Yang Dong, PhD、State Key Laboratory of Oral & Maxillofacial Reconstruction and Regeneration, Key Laboratory of Oral Biomedicine Ministry of Education, Hubei Key Laboratory of Stomatology, School & Hospital of Stomatology, Wuhan University
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 (実際)
2024年10月1日
一次修了 (実際)
2024年11月2日
研究の完了 (実際)
2024年11月2日
試験登録日
最初に提出
2025年4月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年4月21日
最初の投稿 (実際)
2025年4月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年4月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年4月21日
最終確認日
2025年4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
- 2024ZG147
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
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。