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AIベースの研究トレーニングが看護学生に与える影響

2026年2月11日 更新者:Sogand Sarmadi、Shahid Beheshti University of Medical Sciences

人工知能を活用した研究トレーニングコースが看護学生の研究リテラシー、態度、および人工知能の使用準備に与える影響

この臨床試験の目的は、人工知能(AI)を活用した研究トレーニングコースが看護学生の研究スキル、人工知能に対する態度、および研究と教育におけるAIの使用への準備を向上させることができるかどうかを明らかにすることです。

この研究が答えようとする主な質問は次のとおりです:

AIを活用した研究トレーニングは、看護学生の研究方法論の理解を向上させますか?

このトレーニングは、看護学生の人工知能に対する態度を改善しますか?

このコースは、看護学生の研究関連活動における人工知能の使用への準備と自信を高めますか?

研究者は、AIを活用した研究トレーニングコースを受講する看護学生と、AIベースのトレーニングなしで通常の教育を受ける学生を比較します。

参加者は:

AIを活用した研究トレーニンググループまたは通常の教育グループのいずれかに無作為に割り当てられます

研究スキル、人工知能に対する態度、およびAIの使用への準備に関するオンラインアンケートを完了します

コース前、コース直後、および3か月後の3つの時点で評価を受けます

AIを活用した研究トレーニングコースには、研究方法論と、文献レビュー、研究デザイン、データ分析支援、および学術執筆のための人工知能ツールの責任ある使用に関する体系的なセッションが含まれています。 この研究の結果は、研究教育の改善と、看護教育および研究における人工知能の安全かつ効果的な使用の支援に役立つ可能性があります。

調査の概要

研究の種類

介入

入学 (推定)

104

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

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

  • 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:

  1. 研究期間中、参加大学の看護学プログラム(学士、修士、博士レベル)に在籍していること。
  2. プログラムのカリキュラムにおいて、研究方法論のコースを少なくとも1つ修了していること。
  3. 参加に同意し、書面によるインフォームド・コンセントを提供すること。

除外基準:

  1. 研究志向のAIに関する高度なコース、または正式なAI認定プログラムを事前に修了していること。
  2. 予定された介入セッションに参加できない、またはオンライン学習プラットフォームにアクセスできないこと。
  3. 必要な全ての時点で研究アンケートを完了しないこと。
  4. 同意の撤回、またはベースライン評価の未完了。

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:独身

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:AIを活用した研究トレーニングコース

介入群の参加者は、人工知能(AI)を活用した研究トレーニングコースに参加します。 このコースは約4週間にわたって実施される8つの構成されたセッションを含み、コアな研究方法と研究活動を支援するAIツールの実践的使用を組み合わせています。

トレーニングは、研究テーマの選択、科学文献のレビュー、研究課題の開発、研究デザインの選択、研究倫理の理解、参考文献の管理、研究報告書の作成など、研究プロセスの主要な段階をカバーします。 参加者は、文献検索、情報の整理、研究テキストの起草、研究成果の批判的レビューなどのタスクをAIツールがどのように支援できるかを学びながら、AIの責任ある倫理的使用を強調します。

セッションには、短い講義、実践的な演習、一般的に利用可能なAIベースの研究ツールを使用した実践的なワークショップが含まれます。 コース教材はオンライン学習プラットフォームを通じて提供されます。

この介入は、AI(人工知能)を活用した研究トレーニングコースであり、主要な研究方法論とAIツールの実践的かつ責任ある使用を統合するように設計されています。 このコースは約4週間にわたって提供される8つの構造化セッションで構成され、基本的な研究方法に事前に触れたことのある看護学生を対象としています。

従来の研究コースとは異なり、この介入はAIを独立した技術科目としてではなく、研究プロセスの全段階にわたる支援的な研究ツールとして組み込んでいます。 参加者は、批判的判断と方法論的厳密性を維持しながら、AIが研究トピックの選択、科学文献の検索と整理、研究課題の開発、研究デザイン決定の支援、参考文献の管理、研究報告書の起草にどのように役立つかを学びます。

このトレーニングは、データプライバシー、透明性、盗作防止、アルゴリズムバイアスに関連する問題を含む、AIの倫理的かつ責任ある使用を強調しています。

介入なし:標準教育

対照群の参加者は、通常の学術教育を継続し、研究期間中は人工知能(AI)ベースの研究トレーニングを受講しません。 彼らは、ベースライン時、介入期間直後、および3か月後に、介入群と同じ結果評価を完了します。

最終フォローアップ評価完了後、倫理的公平性と教育リソースへの平等なアクセスを確保するために、対照群の参加者にはAI搭載の研究トレーニング教材と録画セッションへの完全なアクセスが提供されます。

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
人工知能の使用準備状況: 医学部学生のための医療人工知能準備尺度 (MAIRS-MS)
時間枠:ベースライン(T0、介入前)、コース終了直後(T1)、およびコース終了後3か月(T2)。
AIの利用準備は、研究および臨床業務におけるAIツールの導入に対する技術的専門知識、肯定的な態度、自信として概念化されます(29)。 これは、ペルシア語版の医学生向け医療人工知能準備尺度(MAIRS-MS)を使用して評価されます。これは、認知、能力、ビジョン、倫理の4領域、20項目、5段階リッカート尺度(合計スコア20〜100)の検証済みツールです。 高いスコアは、より高い準備状態を示します。 この尺度は、以前のイランでの研究で許容できる信頼性(クロンバックのα ≥ 0.80)と構造的妥当性が実証されています(24,25)。 すべての参加者について、領域スコアと合計スコアが計算されます。
ベースライン(T0、介入前)、コース終了直後(T1)、およびコース終了後3か月(T2)。

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
リサーチリテラシー:研究者が開発したリサーチリテラシー質問票
時間枠:ベースライン(T0、介入前)、コース完了直後(T1)、およびコース完了3か月後(T2)。
研究リテラシーは、研究者が妥当な研究を実施することを可能にする、研究方法論、研究デザイン、データ収集、分析に関する知識とスキルと定義される(5)。 これは、Brody et al.(27)を基に研究者が作成した、20項目の真/偽/わからない質問紙を用いて測定される。 回答は、文の真偽と一致する場合に正解とされ、合計スコアは0〜20点となる。スコアが高いほど、研究リテラシーが高いことを示す。 質問紙は文献に基づいて作成され、専門家による表面妥当性と内容妥当性(CVI/CVR)の検証を受け、50〜100人の参加者を対象に予備調査を実施し、項目特性、内的整合性(クロンバックのα係数)、および10〜14日間の再テスト信頼性を評価する。 すべての参加者は、各時点で質問紙に回答し、すべてのデータはITT(intention-to-treat)解析に含まれる。
ベースライン(T0、介入前)、コース完了直後(T1)、およびコース完了3か月後(T2)。
人工知能に対する態度:AI態度尺度(AIAS-4)
時間枠:ベースライン(T0、介入前)、コース完了直後(T1)、およびコース完了後3ヶ月(T2)。
人工知能(AI)に対する態度は、個人のAIの応用と影響に関する信念および感情的傾向によって特徴づけられる(26)。 この態度の評価には、AI態度尺度(AIAS-4)を使用する。これは4項目からなる単一次元の測定尺度であり、各項目は1から10の尺度で評価され、合計スコアは4から40の範囲となる。スコアが高いほどAIに対する態度が好意的であることを示す。 心理測定学的AIAS-4のペルシア語版が存在しないため、標準的な前向き・後向き翻訳プロセスを通じて尺度を翻訳し文化的適応を行い、10名の看護学生との認知面接を補完し、専門家パネルによるレビューを行う。 内容的妥当性は、内容妥当性指標(CVI)および内容妥当性比(CVR)によって評価される。 翻訳された尺度は20名の参加者で予備テストを実施し、内的整合性はクロンバックのアルファを使用して評価する。
ベースライン(T0、介入前)、コース完了直後(T1)、およびコース完了後3ヶ月(T2)。

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。

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)

2026年3月1日

一次修了 (推定)

2026年5月1日

研究の完了 (推定)

2026年7月1日

試験登録日

最初に提出

2026年2月6日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年2月11日

最初の投稿 (実際)

2026年2月13日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年2月13日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年2月11日

最終確認日

2026年2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

  • IR.TUMS.FNM.REC.1404.257

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。

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