간호대학생을 대상으로 한 챗봇 사용
2025년 12월 16일 업데이트: Eda Ayten Kankaya, Dokuz Eylul University
챗봇 사용이 간호대학생의 개념 지도 구성 기술에 미치는 영향: 무작위 대조 연구
개념 지도는 학생들이 정보를 체계화하고 아이디어들이 서로 어떻게 연관되어 있는지 이해하는 데 도움이 되는 시각적 도구입니다.
간호 교육에서 개념 지도 작성은 널리 사용되고 있지만, 많은 간호학생들이 효과적인 개념 지도를 만드는 것을 어려워합니다.
최근 ChatGPT와 같은 인공지능 도구들이 교육에 활용되기 시작했으며, 학습 활동 중 학생들을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 챗봇 사용이 학생들의 개념 지도 작성 능력을 향상시키는지는 아직 명확하지 않습니다.
본 연구는 챗봇(ChatGPT) 사용이 간호학생들의 개념 지도 구성 기술 향상에 도움이 되는지 조사하는 것을 목표로 했습니다.
이 연구는 2024-2025년 봄학기 외과 간호학 강의를 수강하는 2학년 간호학생을 대상으로 무작위 대조 시험으로 진행되었습니다.
총 108명의 학생이 중재 그룹과 대조 그룹으로 무작위 배정되었습니다.
모든 학생들은 동일한 강사로부터 심장 수술 환자의 수술 후 간호에 대한 동일한 이론 교육을 받았습니다.
중재 그룹의 학생들은 ChatGPT 사용 방법에 대한 간단한 교육을 받았으며, 사례 기반 개념 지도를 작성하는 동안 챗봇 사용이 허용되었습니다.
대조 그룹의 학생들은 교과서와 강의 자료만을 사용하여 개념 지도를 작성했습니다.
학생들의 지식, 개념 지도 품질, 개념 지도 작성에 대한 태도가 평가되었습니다.
결과는 두 그룹 간 수술 후 간호 지식이나 전체 개념 지도 점수에서 유의미한 차이가 없음을 보여주었습니다.
그러나 ChatGPT를 사용한 학생들은 개념 지도 작성에 대해 더 긍정적인 태도를 보였습니다.
학생들은 또한 챗봇이 복잡한 정보를 더 쉽게 이해하는 데 도움이 되었고, 개념 지도 작성 과정에서 자신들을 지원해 주었다고 보고했습니다.
결론적으로, 챗봇 사용은 개념 지도 수행 점수를 향상시키지 않았지만, 학생들의 태도와 학습 경험에 긍정적인 영향을 미쳤습니다.
챗봇 지원 학습은 간호 교육에서 유용한 보조 도구가 될 수 있습니다.
학습 성과에 대한 영향을 더 잘 이해하기 위해서는 더 많은 학생 집단과 더 긴 추적 기간을 포함한 추가 연구가 필요합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
108
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Izmir, 터키 (Türkiye)
- Dokuz Eylul University,
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준:
- -외과 간호 과정을 처음 수강하는 경우
제외 기준:
- 없음
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: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 챗봇 지원 개념도
이 그룹의 학생들은 심장 수술 환자의 수술 후 간호에 관한 표준 이론 교육을 받았으며, 추가로 ChatGPT 사용법과 효과적인 프롬프트 기법에 관한 15분간의 훈련 세션에 참여했습니다.
사례 기반 학습 활동 중에는 학생들이 개념 지도를 구성하는 동안 챗봇을 보조 도구로 사용하도록 지시받았습니다.
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이 연구에서 중재군과 대조군 학생들에게 사전 및 사후 평가를 실시했습니다. 데이터는 학생 정보 양식, 개념도 평가 체크리스트, 개념도에 대한 태도 척도 및 수술 후 간호 지식 테스트를 사용하여 수집되었습니다. 중재군 학생들은 ChatGPT 사용 및 프롬프트 작성에 대한 교육을 받았으며 사례 기반 개념도 작성 과정에서 챗봇을 활용했습니다. 대조군은 챗봇 지원 없이 기존 학습 자료를 사용하여 동일한 개념도 작성 활동을 완료했습니다. |
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활성 비교기: 통제군
이 그룹의 학생들은 중재 그룹과 동일한 심장 수술 환자의 수술 후 간호에 관한 이론적 교육을 받았습니다.
그들은 채팅봇이나 인공 지능 기반 도구를 사용하지 않고 교과서, 강의 노트, 수업 자료만을 사용하여 사례 기반 개념 지도를 구성했습니다.
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대조군 학생들은 심장 수술 환자의 수술 후 간호에 대해 동일한 이론적 교육을 받았습니다.
그들은 교과서, 강의 노트, 강의 자료만을 사용하여 사례 기반 개념도를 구성했으며, 어떠한 챗봇이나 인공 지능 기반 도구도 사용하지 않았습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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개념 지도 구성 기술
기간: 기준선(사후 검사), 중재 후 - 중재 직후 한 번 평가됨.
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개념 지도 평가 키: 개념 지도 평가 키는 개념 지도를 평가하는 데 사용되는 도구 중 하나입니다.
이 평가 도구에서 학생은 주제와 관련된 개념을 식별하고 그들 사이에 의미 있는 연결을 설정하는 데 평가되며, 발견된 각 의미 있는 관계/연결에 대해 1점이 부여됩니다.
평가되는 또 다른 항목은 학생이 일반적인 개념/요소에서 보다 구체적인 개념으로 이동할 때 우선순위에 따라 계층적 순서를 따르는지 여부이며, 학생이 설정한 각 계층 구조에 대해 5점이 부여됩니다.
학생이 한 개념 섹션/그룹에서 다른 개념 섹션/그룹으로 계층적으로 의미 있는 연결을 통해 이동할 때 설정된 각 교차 연결에 대해 10점이 부여됩니다.
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기준선(사후 검사), 중재 후 - 중재 직후 한 번 평가됨.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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개념도 매핑 방법에 대한 태도
기간: 중재 후 - 중재 직후 한 번 평가됨.
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개념도에 대한 태도 척도: 이 척도는 모든 그룹이 사업 시작 전 개념도 방법에 대한 태도를 평가하는 데 사용됩니다.
이 척도는 개인이 개념도 방법에 대한 태도를 파악하기 위해 개발된 5점 리커트 척도입니다.
총 23개 항목으로 구성되어 있으며, 두 가지 요인 구조를 가지고 있습니다.
첫 번째 요인은 긍정적 태도 항목으로 구성되어 있으며 13개 항목을 포함합니다.
두 번째 요인은 부정적 태도 항목으로 구성되어 있으며 10개 항목을 포함합니다.
척도의 항목은 1점에서 5점까지 점수가 매겨집니다. 긍정적 항목의 경우, "매우 동의함" 응답이 가장 높은 점수(5점)를 받고, "매우 동의하지 않음" 응답이 가장 낮은 점수(1점)를 받습니다.
부정적 항목의 경우 점수 매기기가 반대로 이루어집니다. "매우 동의함" 응답이 가장 낮은 점수(1점)를 받고, "매우 동의하지 않음" 응답이 가장 높은 점수(5점)를 받습니다.
척도에서 얻은 총점이 높을수록 개념도 방법에 대한 개인의 태도가 더 긍정적인 것으로 간주됩니다.
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중재 후 - 중재 직후 한 번 평가됨.
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심장 수술 후 간호에 관한 지식 수준
기간: 기준선 (사전 검사), 중재 전 - 중재 직전에 한 번 평가됩니다.
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심장수술 환자 간호 지식 평가: 간호학생의 심장수술 후 환자 간호에 관한 지식 수준을 측정하기 위해 준비된 평가입니다.
이 평가는 흉골절개술 후 환자의 안정성 유지 방법, 심장압전의 징후, 관상동맥우회술에서 가장 흔히 사용되는 이식편 유형과 같은 주제를 다룹니다.
또한, 조기 체위변경의 중요성, 흉골 치유를 지원하는 실천 방법, 압박스타킹 사용 목적과 같은 수술 후 간호 과정도 평가 문항에 포함되어 있습니다.
더 나아가, 상처 감염 위험이 있는 환자 군, 적절한 체위변경 계획, 폐 합병증 예방을 위한 간호 중재와 같은 중요한 문제에 대한 지식 수준을 평가하며, 간호사들이 이러한 과정에 대한 인식을 높이는 것이 목표입니다 (Durmaz Edeer & Kankaya, 2025).
지식 평가의 내용 타당도를 위해 다섯 명의 전문가에게 자문을 구했습니다.
얻어진 평가를 바탕으로
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기준선 (사전 검사), 중재 전 - 중재 직전에 한 번 평가됩니다.
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개념도 작성에서 챗봇 사용에 대한 학생들의 인식
기간: 개입 후 즉시
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질적 자료는 중재 그룹의 학생들로부터 두 개의 개방형 질문을 사용하여 수집되었으며, 이는 학습 과정에서 챗봇 사용의 역할과 개념 지도 구축에 대한 기여에 대한 그들의 의견을 탐구합니다.
응답은 주제 분석을 사용하여 분석되었습니다.
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개입 후 즉시
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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 (실제)
2025년 3월 19일
기본 완료 (실제)
2025년 4월 14일
연구 완료 (실제)
2025년 4월 14일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 12월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 16일
처음 게시됨 (실제)
2025년 12월 30일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 12월 30일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 16일
마지막으로 확인됨
2025년 6월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 9662
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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