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생성형 인공지능으로 지원되는 역전 학습으로 설계된 어깨난산 훈련 프로그램의 효과 평가

2026년 4월 13일 업데이트: Melek Isik, Fenerbahce University

생성형 인공지능이 지원하는 역진행 학습으로 설계된 어깨난산 훈련 프로그램의 효과성 평가

건강 교육의 지속적인 디지털 전환과 함께 학습자 중심 및 기술 통합 접근법의 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 건강 관리에서 복잡하고 예측할 수 없는 임상 상황을 가르칠 때 전통적 방법의 제한된 효과성으로 인해 플립러닝 및 자기 주도적 학습과 같은 혁신적 접근법에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 생성형 인공 지능(GAI) 지원 교육 애플리케이션은 학습 과정을 더욱 상호작용적으로 만들어 학업 성취도를 향상시킬 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 교육에서 이러한 기술의 효과성을 평가하는 연구는 여전히 제한적입니다. 이러한 맥락에서 GAI 지원 플립러닝은 학생들이 시뮬레이션된 교실 또는 임상 환경을 통해 개별화된 학습 경험을 얻고 임상 접촉 및 특정 임상 기술 훈련에 더 잘 준비할 수 있도록 합니다. 이 프레임워크 내에서 다루어야 할 중요한 임상 주제 중 하나는 견관절 난산입니다. 견관절 난산은 산과적 응급 상황으로, 대부분의 경우 예측할 수 없고 피할 수 없습니다. 따라서 본 연구는 기술을 효과적으로 활용하여 견관절 난산 훈련에 적용된 GAI 지원 플립러닝 접근법이 조산사 학생들의 지식 수준과 자기 주도적 학습 기술에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 합니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

114

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Melek Kılıç, PhD Candidate
  • 전화번호: +905447324244
  • 이메일: mlekisik@gmail.com

연구 장소

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

예

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

포함 기준을 충족하는 114명의 3학년 학생들에게 "학생 정보 양식"과 "견인 분만 관리 지식 평가"를 시행할 예정입니다. 기준선 수준을 확인하기 위해, 참가자들은 견인 분만 관리 지식 평가 점수에 따라 세 개의 계층으로 층화된 후, 1:1:1 비율의 단순 무작위 배정을 통해 G1, G2 및 G3 그룹에 할당됩니다. 선택 편향을 줄이기 위해, 연구자와 독립적인 개인이 randomizer.org 웹사이트를 사용하여 무작위 배정 목록을 생성할 것입니다. 무작위 그룹 배정은 층화 기준(층화 기준: 기관 및 견인 분만 관리 지식 평가 점수)에 따라 수행됩니다. 이 방법을 사용하여, 114명의 3학년 학생들은 세 그룹에 동등하게 무작위 배정되며, 38명은 G1에, 38명은 G2에, 38명은 G3에 배정됩니다.

설명

포함 기준:

  • -페네르바흐체 대학교 산파학과 및 이스탄불-체라흐파샤 건강과학대학 3학년 학생일 것
  • -충분하거나 무제한 인터넷 접속이 가능할 것

제외 기준:

  • -이전에 어깨난산(shoulder dystocia) 관련 강좌를 수강한 경험이 있을 것
  • -수업 불참/병가 중인 학생일 것

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
생성형 AI 기반 플립러닝
대화형 및 시나리오 기반 활동을 포함한 생성형 AI 지원 플립러닝 접근법을 통해 견갑난산 훈련을 받는 조산학과 학생들.
표준 플립드 러닝
AI 지원 없이 표준 플립러닝 접근법을 통해 어깨난산 교육을 받는 조산학과 학생들.
전통적인 학습
전통적인 강의 기반 교수법을 통해 견갑난산 훈련을 받는 조산학과 학생들.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
견관절 난산 관리에 관한 지식 수준
기간: 개입 전 및 개입 직후
연구자가 개발한 구조화된 지식 테스트를 사용하여 어깨 난산 관리에 관한 조산 학생들의 지식 수준을 평가할 것입니다.
개입 전 및 개입 직후

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Fenerbahce University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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)

2026년 4월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 6월 1일

연구 완료 (추정된)

2027년 6월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 3월 31일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 3월 31일

처음 게시됨 (실제)

2026년 4월 7일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 4월 16일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 4월 13일

마지막으로 확인됨

2026년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2025/756

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 계획 설명

이 연구에서 보고된 결과의 기초가 되는 개별 참가자 데이터(IPD)는 출판 후, 상응하는 저자에게 합리적인 요청을 통해 제공될 예정입니다. 참가자의 기밀을 보호하기 위해 데이터는 비식별화 처리됩니다. 연구팀의 승인을 조건으로, 방법론적으로 타당한 제안서를 제출한 연구자에게 데이터 접근 권한이 부여됩니다.

IPD 공유 기간

비식별화된 개별 참가자 데이터(IPD) 및 지원 문서(연구 프로토콜, 통계 분석 계획, 동의서)는 연구 결과 발표 후 6개월부터 이용 가능하며, 5년간 제공됩니다. 데이터 접근은 연구팀의 승인을 조건으로 해당 저자에게 합리적인 요청 시 제공됩니다.

IPD 공유 액세스 기준

탈식별화된 개별 참여자 데이터(IPD) 및 지원 문서(연구 계획서, 통계 분석 계획서, 그리고 동의서)에 대한 접근은 방법론적으로 타당한 연구 제안서를 제출한 자격 있는 연구자에게 허용됩니다. 요청은 교신 저자에게 보내야 합니다. 데이터는 연구팀 및 해당되는 경우 기관 윤리 위원회의 승인 후 공유됩니다. 데이터는 안전한 형식으로 제공되며, 사용자는 데이터의 기밀성과 적절한 사용을 보장하는 조건에 동의해야 합니다.

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜
  • 수액
  • ICF

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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. .

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