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임상 비판적 사고 및 심사 실무 향상을위한 인공 지능 기반 응급 심사 교육 도구

2025년 2월 2일 업데이트: Hong Kong Metropolitan University

임상 비판적 사고 및 심사 실무 향상을위한 강사 주도 인공 지능 기반 응급 심사 교육 도구 : 무작위 통제 시험

이 연구는 간호 학생들에게 비판적 사고 및 질문 기술 훈련을 제공하기위한 인공 지능 (AI) 기반 응급 심사 교육 도구를 개발하는 것을 목표로합니다. 또한 간호 학생들의 지식, 태도 및 동정심을 AI 기반 교육에 수집함으로써 귀중한 의미를 기여하는 것을 목표로합니다.

연구의 목표 :

  1. AI 기반 응급 심사 교육 도구에 의한 학생들의 비판적 사고를 향상시키는 데있어 강사 주도 및 자체 연극 교육학의 효과를 평가합니다.
  2. AI 기반 응급 심사 교육 도구에 의한 학생들의 심사 기술 유지를 향상시키는 데있어 강사 주도 및 자체 플레이 교육학 접근법의 효과를 평가합니다.
  3. 학생들의 학습 동기 부여, 시뮬레이션 기반 경험 및 AI 기반 기술 학습에 대한 유용성을 평가합니다.

참가자

  1. 다양한 교육학 접근법에서 교육 도구를 재생하십시오
  2. 설문지에 답변하고 질적 인터뷰를 받으십시오

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

350

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

  • 이름: Chun Kit Danny Hung, MN, BN
  • 전화번호: 85235887917
  • 이메일: dhung@hkmu.edu.hk

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

설명

포함 기준 :

  1. 18 세 이상;
  2. 현재 홍콩 메트로폴리탄 대학교에서 간호학 학사 (일반)의 Nurs 225F를 공부하고 있습니다.
  3. 전자 장치를 사용하여 온라인 설문 조사를 수행하고 AI 기반 응급 상황 조항 교육 도구에 참여할 수 있습니다.

제외 기준 :

  • 현재 응급실에서 일하고 있습니다

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
활성 비교기: 강사 주도
참가자는 강사가 안내하는 AI-Triage 심각한 게임을 사용합니다.
실험적: 자체 플레이
참가자들은 수업 중에 AI-Triage 진지한 게임을 스스로 플레이 할 것입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
심사 기술 유지
기간: 기준선, 1 개월 및 1 년

다른 교육학 접근에 근거한 단기 및 장기 심사 기술 유지 점검표는 병원 당국, 홍콩 심사 지침을 기반으로합니다. Triage Practice의 특이성을 테스트하는 총 35 개의 항목이 있으며, 이는 게임 시나리오에서 심사 질문 및 평가 선택에 중점을 둡니다.

모든 수정 된 항목에 대해 1 점수가 주어집니다. 따라서 최대 값은 35이며 기술 특이성에서 가장 좋은 결과를 나타냅니다. 최소값은 0, 최악의 결과입니다.

또한 4 개의 항목이 의사 결정 및 관리의 심사 정확도를 테스트하고 있습니다. 최대 값은 4이며 기술 정확도에서 최상의 결과를 나타냅니다. 최소값은 0, 최악의 결과입니다.

기준선, 1 개월 및 1 년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
인지 적 참여
기간: 개입 후 즉시

인지 적 참여는 상황에 대한인지 적 참여 측정 도구를 사용하여 평가할 것입니다.

이 도구는 (1) 당면한 과제에 대한 참여, (2) 노력과 끈기, (3) 흐름 경험 또는 활동에 완전히 흡수 된 4 가지 항목으로 측정 된 세 가지 요소로 구성되었습니다. 항목은 5 점 리 커트 척도로 점수를 받았습니다. . 총 점수가 높을수록인지 참여가 더 좋습니다.

또한, 질적 인터뷰는 개입 중인지 참여에 대한 그들의 느낌과 경험에 대해 묻습니다.

개입 후 즉시
비판적 사고
기간: 베이스 라인 및 1 개월

학생들의 비판적 사고에 대한 다양한 교육학의 효과를 평가하기 위해 북동부 일리노이 대학교의 비판적 사고 루 브릭의 도구를 평가하는 데 사용됩니다.

학생의 성과는 '제한적이거나 숙련도'(한 지점에서)에서 '높은 숙련도'(4 점에서 점수를 매기는)에 이르기까지 4 가지 숙련도 수준에 걸쳐 평가됩니다. 시뮬레이션 된 시나리오의 총 루 브릭 점수는 6에서 24 사이입니다 (높은 점수는 더 나은 비판적 사고 성능을 나타냅니다). 6 가지 주요 차원에서 비판적 사고 기술을 평가하는 포괄적 인 도구입니다.

베이스 라인 및 1 개월
자기 평가 비판적 사고
기간: 기준선, 1 개월

다른 교육학에 의해, 비판적 사고 성향 인벤토리의 짧은 형태의 영어 버전의 도구는 학생들의 자기 평가 비판적 사고 지수를 평가하는 데 사용됩니다.

여기에는 리 커트 척도 (1 : 강하게 동의하지 않음; 5 : 강하게 동의)에서 비판적 사고와 관련된 일련의 진술이 포함되어 있으며, 도구는 체계적인 분석 (5 항목), 상자 내에서 사고 (8 개 항목) 및 상자 외부 (상자 외부)를 포함 할 수 있습니다 (5 개의 항목). 5 개 항목). 점수가 높다는 것은 더 나은 자기 평가 비판적 사고를 의미합니다.

기준선, 1 개월
유용성
기간: 개입 후 즉시

유용성은 시스템 사용성 스케일 도구를 사용하여 평가할 것입니다. 이 도구는 10 개의 항목을 측정했습니다. 품목은 5 점 리 커트 척도로 점수를 매겼습니다. 1 (강하게 동의하지 않음)에서 5 (강하게 동의). 총 점수가 높을수록 시스템 사용성이 향상됩니다.

또한, 질적 인터뷰는 중재 중 시스템의 유용성에 대한 느낌과 경험에 대해 묻습니다.

개입 후 즉시
시뮬레이션 기반 경험
기간: 개입 후 즉시

시뮬레이션 기반 경험은 시뮬레이션 효과 도구 - 수정 된 도구를 평가할 것입니다.

2 개 항목 프리 브리핑, 12 개 항목 시나리오 및 5 개 항목 브리핑이 포함 된 19 개 항목 도구입니다. 이 도구의 높은 점수는 시뮬레이션에 대한 학생들의 유리한 인식을 반영합니다. 또한 질적 인터뷰는 중재 중 시뮬레이션 기반 경험에 대한 느낌과 경험에 대해 묻습니다.

개입 후 즉시

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2025년 3월 6일

기본 완료 (추정된)

2026년 6월 30일

연구 완료 (추정된)

2026년 8월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 1월 16일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 2월 2일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 2월 2일

마지막으로 확인됨

2025년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • HE-SF2024/57

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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