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人工知能支援下の筋肉内および皮下注射トレーニングが看護学生に及ぼす影響

2025年11月26日 更新者:Banu Terzi、Akdeniz University

人工知能支援による筋肉内および皮下注射トレーニングが看護学生の知識、推論、およびスキル発達に与える影響:準実験的研究

現代の医療サービスの複雑さと技術の進歩により、看護教育における革新的なアプローチの採用が必要不可欠となっています。 これらの革新的なアプローチの中で、人工知能(AI)は、支援的で個別化された双方向の学習体験を提供する、看護教育プロセスにますます存在する技術として確立されています。 臨床意思決定、スキル開発、批判的思考といった看護学生の基本的な能力習得へのAIの貢献は急速に増加しています。 特に高リスクで侵襲的かつ臨床スキル集約的な応用分野において、AI支援教育モデルは学習の質を向上させるとともに患者安全を支援します。 筋肉内注射と皮下注射は、看護学生が学ばなければならない基本的な侵襲的スキルの中に含まれます。 これらの応用は、学生から高度な認知的および精神運動的能力を要求します。 誤った注射方法は、薬剤吸収の問題、神経損傷、血腫、または感染症などの合併症を引き起こす可能性があり、これらのスキルを正しく安全に教えることが極めて重要です。 この文脈において、AI支援教育システムは注射スキルを教えるための効果的なツールとして際立っています。 人工知能ベースのチャットボットは、学生に理論的知識と実践的ガイダンスの両方を提供します。 例えば、筋肉群に注射する前に、学生はチャットボットを通じて筋肉の解剖学について学び、正しい角度を決定し、潜在的な合併症に対する注意点を思い出すことができます。 人工知能はまた、学生の質問に即座に答えることで学習プロセスを強化し、誤った情報の取得を防ぎます。 最近の研究は、AI支援学習ツールが学生の学習に対する態度に肯定的に影響し、動機付けと学業満足度のレベルを高めると強調しています。 したがって、将来の看護師を育成する過程におけるAIベース技術の統合は、もはや選択肢ではなく必要性となっています。 特に筋肉内注射や皮下注射などの複雑で繊細なスキルにおいて、AI支援チャットボットは学生の学習を促進し、スキルの正確性を高め、臨床的安全性を支援することができます。 したがって、看護教育プログラムが、学生中心の安全で効果的な学習環境を提供するために、人工知能技術と教育学的基盤を組み合わせることが極めて重要です。

調査の概要

詳細な説明

看護教育におけるAIの利用に関する包括的なレビューにより、この分野の出版物は2021年以降急速に増加しており、チャットボットが学習体験を豊かにする革新的な効果を持つことが明らかになりました。 これらの研究は、AIベースの学習ツールがまだ開発の初期段階にあるものの、学習プロセスにおける積極的かつ個別化されたサポートの提供において重要な貢献を果たしていることを示しています。 AI支援チャットボットは、IM(筋肉内注射)やSC(皮下注射)トレーニングなどのスキルベースのトピックにおいて、さまざまな方法で貢献できます。 例えば、チャットボットベースのデジタルインストラクターは、学生に質問を通じて注射の手順を段階的に繰り返させ、正しいまたは間違った行動について即座にフィードバックを提供することができます。 学生がチャットウィンドウに「三角筋領域に注射する際の針の長さはどれくらいですか?」などの質問を入力すると、チャットボットは迅速に情報を提供し、中断のない学習を保証します。 AIのもう一つの強みは、インテリジェント教育システムとして使用できることです。 これらのシステムは、学生が実践中に犯した誤りを検出し、正しい注射部位を選択したかどうかを分析し、理論的知識のギャップを埋めるための提案を提供できます。 チャットボット支援教育の重要な利点の一つは、アクセシビリティと継続性を提供することです。 学生は、教室や実験室外でもチャットボットと対話することで学習を継続できます。 例えば、学校外の自由時間に個別に学習している間、質問への回答を得たり、注射の手順を声に出して繰り返したりすることができます。 これにより、学習は時間と場所に依存しなくなります。 IMおよびSC注射などの応用ベースのスキルにおいて、AIとチャットボットは従来の教育を完全に置き換えるものではありません。しかし、補完的かつ支援的な学習コンポーネントとしてそれを強化します。 例えば、教室でインストラクターから実践的なトレーニングを受けた後、学生は自宅でチャットボットとミニ知識テストを受け、応用手順を繰り返し、弱点を分析できます。 チャットボットシステムは、学生の学習データ(頻繁なミス、繰り返される質問、学習時間など)を分析し、インストラクターにデジタルフィードバックを提供できます。 このデータにより、教育プログラムの個別化、トピックの繰り返し、学生の学習ニーズのより正確な特定が可能になります。 例えば、IM注射の手順を思い出したい学生は、「三角筋領域はどこに位置しますか?」や「吸引は必要ですか?」などの質問をチャットボット経由で行うことで、プロセスを可視化できます。 この種の技術的支援は、特に混雑した教室において、個別化された学習の機会を提供します。 この文脈において、チャットボットに支援されたAI駆動教育は、看護におけるIMおよびSC注射教育の将来において重要な役割を果たすことが期待されています。 初期の知見は、これらの技術が学生の自信を高め、学習意欲を促進し、記憶の定着を支援することを示しています。 この研究は、AIベースのチャットボットシステムを使用して、学生にIMおよびSC注射実践における重要なトピック(感染管理、解剖学的部位の選択、適切な注射技術、合併症管理など)を、構造化されたインタラクティブなシナリオフローを通じて教えることを目的としています。 これにより、学生の知識レベルが向上するとともに、精神運動技能前の精神的準備プロセスが仮想反復を通じて支援されます。 同時に、チャットボットの24時間365日の利用可能性により、学生は各自の学習速度に適したペースで進めることができます。 これにより、従来の方法では不足している「学習者中心の個別化教育」のニーズを満たすことができます。

看護教育、特にスキルトレーニングにおけるAIベースのチャットボットシステムの使用は比較的新しく、この分野の研究は限られています。 国際的な文献には、チャットボットが看護教育における特定の理論的トピックの教育に効果的である可能性があるという知見がありますが、直接的な看護スキル(例:注射)の教育におけるAIベースのチャットボットの使用に関する科学的データは非常に限られています。 トルコでは、看護学生に注射などの基本的な実践的スキルを教える際のAIベースのチャットボットの使用を調査した独自の研究はありません。 この研究の強みと独創性は、国内外の文献において、看護教育において非常に重要なIMおよびSC注射トレーニングにAIベースのチャットボットシステムがまだ使用されていないという事実にあります。

研究の種類

介入

入学 (推定)

80

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。

研究連絡先

研究場所

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

対象基準:

  • 1年次の看護学生であること、
  • 看護学基礎-Iのコースを初めて受講していること、
  • 筋肉内および皮下注射のトピックを初めて学ぶこと、
  • 自発的かつ自らの意思で研究への参加に同意すること、
  • スマートデバイスとインターネット接続を持ち、チャットボットアプリケーションを定期的に使用できること、
  • 研究プロセスに少なくとも80%の時間参加すること(4週間で少なくとも週2回の利用を確保)

除外基準:

  • 以前に看護学基礎-Iのコースを受講したことがある、または注射技術に関する正式なトレーニングを受けたことがある
  • 研究プロセス中に理論的または実践的なトレーニングに参加できない
  • 技術的な理由でチャットボットとの対話を継続できない
  • 研究データが不完全である、または事前テスト/事後テストのプロセスを完了できない

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:ヘルスサービス研究
  • 割り当て:非ランダム化
  • 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
実験的:介入

本研究で使用されるチャットボットソフトウェアは、OpenAIが開発した生成AI言語モデルであるChatGPTのAPIサービスを通じて動作します。 このチャットボットは、看護学生の筋肉内および皮下注射トレーニングにおける理論的知識、推論、実践的スキルをサポートするように設計されています。

チャットボットには、教員から提供された注射実践に関連する科学的コンテンツ、教材、文書が特別に入力されます。この内容に基づいて特別に開発された行動プロンプトを通じて、ユーザーとの一貫性のある教育的で構造化された対話が提供されます。 したがって、チャットボットは一般的な情報を提供するシステムとしてだけでなく、研究範囲内で定義された教育目標に合わせてカスタマイズされたガイドとしても機能します。

ソフトウェアはトレーニング期間中、週に少なくとも2回アクセス可能で、学生が頻繁に遭遇する質問に答えることができます。

介入なし:ルーチンの筋肉内および皮下注射トレーニング
対照群の学生は、「学生紹介フォーム」、「皮下および筋肉内注射の理論的知識テスト(事前テスト - 事後テスト)」、「皮下および筋肉内注射技能評価フォーム-OSCE」、COREスコア、およびOSCEスコアを用いて評価されます。 理論的トレーニングの前に、学生には「学生紹介フォーム」と「皮下および筋肉内注射の理論的知識テスト(事前テスト)」が配布されます。 その後、理論的トレーニング(木曜日)と実験室でのトレーニング(金曜日)が行われます。 これらのトレーニングの1週間後、学生は「皮下および筋肉内注射の理論的知識テスト(事後テスト)」、CORE、およびOSCEを受験します。 これらの試験から得られたスコアは、学生の全体の成績評価平均(GPA)には反映されません。

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
皮下注射および筋肉内注射の理論知識事前テスト
時間枠:IMおよびSC注射のトレーニング前の対照群および研究群。
文献を参考に作成されたテストは、皮下注射(5問)と筋肉内注射(5問)の技術に関する合計10問で構成されています。 各質問は10点満点であり、テストで60点以上を獲得した学生は合格と見なされます。 知識テストの適切性を確保するために、基礎看護学の分野の専門家5名から専門家の意見を得ます。
IMおよびSC注射のトレーニング前の対照群および研究群。
皮下および筋肉内注射の理論知識ポストテスト
時間枠:対照群および研究群における筋内注射と皮下注射のトレーニングの1週間後。研究群のみにおける筋内注射と皮下注射のトレーニングの1か月後。
文献を参考に作成された本試験は、皮下注射(5問)と筋肉内注射(5問)の技術に関する合計10問で構成されています。 各問題は10点満点で、試験で60点以上を獲得した学生は合格とみなされます。 知識試験の適切性を確保するため、基礎看護学領域の専門家5名から専門家の意見を得ます。
対照群および研究群における筋内注射と皮下注射のトレーニングの1週間後。研究群のみにおける筋内注射と皮下注射のトレーニングの1か月後。
客観的臨床能力試験スコア
時間枠:対照群では筋肉内および皮下注射トレーニングの1週間後、研究群では筋肉内および皮下トレーニングの1週間後および1か月後
この試験は、精神運動技能の評価のために実施されます。 客観的臨床能力試験は、臨床技能のパフォーマンスを評価するために使用されるアプローチであり、学生が臨床実習中に必要なレベルで期待される実践と技能を実行する準備ができているかどうかを評価するための有効な戦略です。 本研究では、学生は皮下注射と筋肉内注射(「大転子部への筋肉内注射」および「上腕部への皮下注射」)それぞれについて、1回ずつ客観的臨床能力試験を受けます。 各試験は50点満点です(最低点=0、最高点=50)。 2つの手技から合計60点以上のスコアを得た学生は成功と見なされます。 2つの手技から合計40点以下のスコアを得た学生は不成功と見なされます。
対照群では筋肉内および皮下注射トレーニングの1週間後、研究群では筋肉内および皮下トレーニングの1週間後および1か月後
臨床指向推論試験スコア
時間枠:対照群における筋内注射および皮下注射のトレーニング後1週間;研究群における筋内注射および皮下注射のトレーニング後1週間および1か月後
この試験は、臨床推論スキルを評価するために実施されます。 臨床推論と意思決定を評価するために設計されたこの評価方法は、「臨床指向推論試験」と呼ばれています。 臨床指向推論試験は、学生が実際の臨床現場で遭遇する可能性のある問題に基づいたシナリオで構成されています。 臨床指向推論は、書面によるシナリオを含むステーションで実施される試験です。 試験は、臨床指向の書面問題の説明から始まる最初のステーションで開始します。 学生は、この説明された問題に関するフォローする代替案を提示されます。 学生は、詳細を注意深く検討し、それぞれのオプションを個別に評価して、その正確性に関する結論に達するように求められます。 学生は、1つのステーションで複数のオプションを選択する権利があります。 学生は最低0点、最高50点のスコアを取得できます。 合計50点は、学生の臨床指向推論の観点から良好です。
対照群における筋内注射および皮下注射のトレーニング後1週間;研究群における筋内注射および皮下注射のトレーニング後1週間および1か月後
生産的AI利用と能力評価尺度スコア
時間枠:IMおよびSC注射のトレーニングを実施した1か月後の、研究群のみでの結果。
この尺度は2つの因子と19項目から構成されています。 第1因子は人工知能利用能力を測定し、項目1-2-3-4-5-6-7-8-9-10を含みます。 第2因子は人工知能支援学習動機を測定し、項目11-12-13-14-15-16-17-18-19を含みます。 尺度の項目7-17および18は逆転項目です。 この尺度は5段階のリッカート尺度であり、回答は以下のように採点されます:1-全く当てはまらない、2-少し当てはまる、3-中程度に当てはまる、4-かなり当てはまる、5-非常に当てはまる。 尺度から得られるスコアは以下のように解釈されます:19-34 AI利用と習熟度が非常に低い、35-49 AI利用と習熟度が低い、50-64 AI利用と習熟度が中程度、65-79 AI利用と習熟度が高い、80-95 AI利用と習熟度が非常に高い。 尺度のクロンバックα信頼性係数は0.83です。
IMおよびSC注射のトレーニングを実施した1か月後の、研究群のみでの結果。

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。

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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)

2025年12月15日

一次修了 (推定)

2026年3月15日

研究の完了 (推定)

2026年10月15日

試験登録日

最初に提出

2025年9月29日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年11月19日

最初の投稿 (推定)

2025年11月28日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (推定)

2025年12月3日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年11月26日

最終確認日

2025年11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

  • TBAEK-599

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?

いいえ

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。

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