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。

インドの若者に成長マインドセットスキルを教えるための会話型AIの活用

2026年1月25日 更新者:John Weisz、Harvard University

インドの若者に成長マインドセットのスキルを教えるための対話型AIの活用

この研究は、精神健康問題を抱える若者のほとんどが治療を受けられないインドにおいて、会話型AIを用いた短時間のデジタル介入が、学齢期の青少年(6〜8年生)の精神健康状態を改善できるかどうかを検証することを目的としています。 介入では、AIチャットボットとの45分間のインタラクティブな会話(2回の授業時間に分けて実施)を通じて、「成長思考」、すなわちスキルや能力は努力によって向上できるという信念を教えます。 バンガロールの私立英語学校に通う約430名の生徒を対象とした無作為化比較試験により、チャットボットとの対話が不安や抑うつの症状を軽減し、成長思考の信念を強化できるかどうかを評価します。 生徒の半数はベースラインで完全な介入を受け、残りの半数(対照群)は通常の学校課題を完了します。7週間後、対照群には成長思考介入の短縮版(15分間)が提供されます。 参加者はベースライン、3週間後、7週間後に10分間のアンケートに回答し、その後、すべての生徒はチャットボットからの情報をまとめた印刷された小冊子を受け取ります。 この研究は、青少年の精神健康のための短時間のデジタル介入として会話型AIを評価する、最初の無作為化比較試験の一つを代表しています。

調査の概要

詳細な説明

世界的に見て、3億人の若者が診断可能な精神障害を抱えており、その数はインドがどの国よりも多い。 しかし、この研究が実施されるインドでは、精神的健康問題に影響を受ける若者のほとんどが治療を受けていない。 症状は特に高校時代に顕著で、多くの学生がうつ病や不安の兆候を示している。 精神的医療へのアクセスにおける無数の課題を考慮し、一部の人々はChatGPTやClaudeなどの会話型AIを個別サポートに活用している。 しかし、そのようなツールが精神的健康を改善できるかどうかについての厳密なテストはほとんどない。

この研究は、会話型AIとエビデンスに基づく介入、具体的には成長マインドセット介入を組み合わせることで、このギャップを埋めることを目的としている。成長マインドセット介入は、能力は生まれつきのものではなく、努力によって向上できるという信念を促進する。 成長マインドセット介入が学業成績を向上させることがよく知られている。 さらに、研究者は、短時間のコンピュータガイドによる成長マインドセットトレーニングが、介入後3〜9ヶ月持続する不安やうつ病の症状を軽減できることを示しており、これは米国だけでなく他の地域でも確認されている。 しかし、これまでこれらの介入は、ほとんど利用されていない静的で標準化されたウェブサイトを通じて提供されてきた。

検討されている介入は、会話型AIに組み込まれた成長マインドセットに関する45分間のインタラクティブなレッスンである。 従来の介入と同様に、内容には成長マインドセットの理解、神経可塑性に基づくその基盤、ロールプレイシナリオなどのモジュールが含まれる。 各モジュールにはAIとのインタラクティブな議論が含まれる(例:「あなたの言葉で、成長マインドセットとは何ですか?」、 「上記のシナリオで、成長マインドセットはどのように適用できますか?」)

この研究の具体的な目的は、短時間のAIを活用した成長マインドセット介入が、インドの学齢期の若者に測定可能な利益をもたらすかどうかをテストすることである。 約430人の生徒(6年生から8年生)を対象とした無作為化比較試験では、7週間後に短縮版介入を受ける対照群と比較して、AIを活用したトレーニングが成長マインドセットの信念やスキル、および不安やうつ病の症状に変化をもたらすかどうかを測定する。 すべての参加者に対して、ベースライン、3週間後、7週間後に10分間の短い質問票を実施する。 試験の終了時には、すべての生徒に完全な介入の内容を含む印刷された小冊子が配布される。 この研究は、多様な生徒を対象とするインドのバンガロールにある英語教育の私立学校で実施される。

成長マインドセット介入は学業成績にも有益であり、学校パートナーは、研究完了後、裁量でそれを標準カリキュラムの一部に統合できる可能性がある。 しかし、具体的な研究課題は、チャットボットのインタラクションが若者の精神的健康に測定可能な改善をもたらすかどうかである。 精神的健康の様々な側面に対処することを目指すAIチャットボットの優勢を考慮すると、そのような測定は稀であるのと同じくらい重要である。 この研究は、テクノロジーが若者の精神的健康をどのように情報提供し支援できるかについてのエビデンス基盤の拡大に貢献するだろう。

研究の種類

介入

入学 (実際)

383

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

    • Karnataka
      • Bangalore、Karnataka、インド
        • Partner school

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

参加基準:

  • 提携校の6年生から8年生に在籍する青少年
  • 青少年が参加に同意し、保護者/監護者が受動的同意(参加を辞退しないこと)を提供する場合

除外基準:

  • 該当なし

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: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
実験的:成長マインドセットトレーニング
会話型AIとの45分間のインタラクションを通じて成長マインドセットトレーニングを受ける
参加者は約45分間、AIチャットボットと対話します。 チュートリアルには構造化されたスクリプトがあり、セクション境界で一時停止して短い対話を可能にします。 また、文化的に根ざした漫画やイラスト、ロールプレイングシナリオを含み、学生の関与を促します。
介入なし:通常の教室活動
介入期間中は通常の教室活動を行い、研究終了時に遅れて短縮された介入を受ける

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
行動と感情の変化調査 - 内在化サブスケール(全サンプル)
時間枠:ベースライン、3週間、7週間
行動・感情調査(BFS)の6項目からなる内面化サブスケール(各項目は0-4の尺度で評価され、高い評価はより多くの症状を示す)における、自己申告による不安および抑うつ症状の軌跡。 合計スコアは0から24の範囲であり、高いスコアはより多くの症状を示す(BFS; Weisz et al., 2020)。
ベースライン、3週間、7週間
プログラムの受容性と有益性に関する学生の認識
時間枠:介入直後
プログラムフィードバックスケール(Schleider et al., 2019)によって評価された。 このスケールは、1から5の尺度で評価される7つの項目で構成されており、スコアが高いほど、受容性と有用性が高いことを示す。
介入直後

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
行動と感情調査の変化 - 内向的サブスケール(高値サブサンプル)
時間枠:ベースライン、3週間、7週間
行動・感情調査の内的下位尺度(各項目は0〜4の尺度で評価され、高い評価ほど症状が多いことを示す)の6項目から得られた、不安と抑うつの自己報告症状の軌跡。総合スコアは0から24の範囲であり、高いスコアほど症状が多いことを示します(BFS; Weisz et al., 2020)。
ベースライン、3週間、7週間
成長マインドセット信念の変化(全体サンプルおよび高値サブサンプル)
時間枠:ベースライン、3週間後、7週間後
成長マインドセット尺度(Sigmundsson & Haga, 2024)を用いて評価し、より低い読解レベルに適応させました。 この尺度は8項目からなり、1(全く自分に当てはまらない)から5(非常に自分に当てはまる)までの尺度で評価されます。
ベースライン、3週間後、7週間後
成長型マインドセットの振り返り(介入群)
時間枠:3週間、7週間

成長マインドセットの想起と使用、および将来の適用意図を確認するための簡単な質問で評価:

  • 一言で言うと、成長マインドセットの主な考え方は何ですか?
  • 過去数週間、学校や家庭で成長マインドセットを何かに使用しましたか? [はい、まだ、わからない]
  • [「はい」と答えた場合] 何が起こったか共有してください。 あなたは何をしましたか、または考えましたか?
  • 来月、どのように成長マインドセットを使用する可能性がありますか? 必ず説明してください:(i) 何を上達させたいか。 これは学校の科目、スキル、または個人的な目標でも構いません。(ii) どのように改善しますか。 これには練習、助けを求めること、または上記のヒントのいずれかを含めることができます!
3週間、7週間

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

捜査官

  • 主任研究者:John R Weisz, Ph.D.、Harvard University

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

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)

2025年11月3日

一次修了 (実際)

2026年1月9日

研究の完了 (実際)

2026年1月9日

試験登録日

最初に提出

2025年12月5日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月18日

最初の投稿 (実際)

2026年1月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年1月27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25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

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • IRB25-0827

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

IPD プランの説明

生徒データのプライバシーに関する学校パートナーの懸念を尊重するため、個々の参加者データは外部の研究者と共有されません。

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。

購読する