전문적 준비 인식에 대한 문제 해결 접근 훈련
새로 졸업 한 간호사의 전문적 준비 인식에 대한 문제 해결 접근 훈련의 효과
이 연구의 목표는 새로 고용 된 간호사의 전문적 준비 인식에 대한 문제 해결 접근 훈련의 효과를 조사하는 것입니다. 간호 관행은 역동적이며 강력한 문제 해결 능력이 필요합니다. 이러한 맥락에서,이 연구는 새로운 대학원 간호사를위한 전환 기간 동안 교육을 통해 제공되는 지원이 전문 역량에 대한 인식에 어떤 영향을 미치는지 탐구 할 것입니다.
이 연구의 가설은 문제 해결 접근 훈련이 새로 고용 된 간호사의 전문적 준비 인식을 향상시킬 것이라는 것입니다. 교육은 간호사의 전문 지식과 기술을 향상시켜 그들이 직면 할 임상 문제를 더 잘 처리 할 수있을 것으로 예상됩니다.
이 연구는 2025 년 2 월에서 6 월 사이에 Zoom Platform에서 진행될 예정입니다. 이 연구의 인구는 새로 고용 된 간호사로 구성되며 전력 분석을 사용하여 샘플 크기 계산이 수행되었습니다. 효과 크기 (Cohen 's D) :이 연구에서는 0.5의 효과 크기 (중간 효과)가 가정되었습니다. 알파 레벨 (α) : 0.05의 타입 I 오류율이 사용됩니다. 전력 (1 -β) : 0.90 (90%)의 전력이 목표되었습니다.
이러한 매개 변수와 G*전원 소프트웨어를 사용하면 샘플 크기는 그룹당 약 64 명의 참가자로 계산됩니다. 따라서 목표는 연구를 위해 최소 128 명의 참가자를 모집하는 것입니다.
참가자는 실험 및 대조군에 무작위로 할당됩니다. 실험 그룹은 온라인 및 대화식 문제 해결 접근 훈련을 받게됩니다. 실험 그룹의 참가자는 훈련 과정 전반에 걸쳐 간호 실무와 관련된 의사 결정 기술에 중점을 둔 문제 해결 기반 교육 모듈을 지원합니다. 통제 그룹은 훈련을받지 않습니다. 훈련 후, 두 그룹의 전문적 준비 인식은 이전에 결정된 개인 정보 양식과 전문 준비 척도를 사용하여 평가됩니다.
이 연구에서 수집 된 데이터는 Windows 22.0 소프트웨어에 대한 SPSS (사회 과학을위한 통계 패키지)를 사용하여 분석됩니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트는 데이터가 정규 분포를 따르는 지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. p> 0.05 인 경우 데이터는 정규 분포를 따르는 것으로 간주됩니다. p <0.05 인 경우, 데이터는 정상적으로 분포되지 않은 것으로 간주되며 왜곡 및 kurtosis 값이 검사됩니다. 반복 측정의 경우, 데이터가 정상적으로 분포되면 반복 측정 ANOVA가 사용됩니다. 데이터가 정상적으로 분배되지 않으면 Friedman의 테스트가 적용됩니다. 설명 통계는 먼저 데이터의 일반적인 특성을 요약하는 데 사용되며 사전 테스트 및 사후 테스트 점수의 수단과 분포가 결정됩니다. 훈련 중재의 효과를 평가하기 위해, 동일한 그룹 내에서 사전 테스트와 사후 테스트 점수의 차이를 평가하기 위해 쌍 샘플 T- 검정이 적용될 것이다. 이 분석은 시간 관리 및 지연 행동에 대한 교육 프로그램의 영향을 측정하는 데 사용됩니다. 또한, 효과 크기 (예 : Cohen 's D)는 훈련 중재 효과의 크기와 중요성을 평가하기 위해 계산됩니다. 분산 분석 (ANOVA)은 연구의 요구에 따라 그룹간에 유의 한 차이가 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
-
İstanbul, 칠면조, 34045
- Istanbul Beykent University
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준 :
- 18 세 이상
- 최대 6 개월 동안 일합니다
- 간호학과를 졸업했습니다
- 터키어를 적절한 수준으로 알고 이해합니다
- 자발적 참여
- 온라인 교육 플랫폼에 대한 액세스
- 주당 5 번의 교육 중 4 개 이상에 참여했습니다.
제외 기준 :
- 부서/학교 변화
- 학생은 공부를 떠나라고 요청합니다
- 지속적인 공식 교육
- 병원에서 일하지 않습니다
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 병원에서 일하기 시작한 실험 그룹
문제 해결 교육은 실험 그룹에 적용되었습니다.
|
문제 해결 교육은 5 가지 모듈로 구성되어 있으며 이론 및 실습이 혼합됩니다.
모듈 1은 실습 연습을위한 그룹 활동과 함께 식별, 분석 및 평가와 같은 주요 단계를 포함하여 문제 해결의 기본 사항을 다룹니다.
모듈 2는 혁신적인 솔루션을 개발하기 위해 브레인 스토밍 및 마인드 매핑과 같은 창의적인 기술에 중점을 둡니다.
모듈 3은 SWOT 분석 및 의사 결정 트리와 같은 도구를 사용하여 적용된 운동을 사용하여 의사 결정 및 우선 순위를 가르칩니다.
모듈 4는 팀워크 및 커뮤니케이션을 강조하여 팀 기반 문제 해결 활동을 통한 갈등 해결 및 효과적인 협업을 강조합니다.
모듈 5는 모든 기술을 통합하여 실제 시나리오, 특히 임상 사례에 그룹 토론 및 솔루션 평가에 적용합니다.
이 교육에는 대화 형 학습, 시뮬레이션 및 구조화 된 피드백이 통합되어 문제 해결 및 리더십 기술을 향상시키기위한 것입니다.
평가에는 자체 평가 및 성과 관찰이 포함됩니다
|
|
간섭 없음: Grubu를 제어하십시오
훈련이 제공되지 않았습니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
전문적인 준비
기간: 5 개월
|
2021 년 Tarhan과 Yıldırım이 개발 한 척도는 총 15 개의 항목과 3 개의 하위 차원으로 구성됩니다.
5 점 리 커트 유형의 스코어링을 갖는 크론 바흐의 알파 내부 일관성 계수는 총 스케일에서 .90, 전문 적응 하위 차원에서 .81 인 것으로 밝혀졌다. .86 의사 소통 및 협력 하위 차원; 전문 역량 하위 차원에서 .82.
|
5 개월
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- The Effect of Problem-Solving
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .