eラーニングを活用した分岐型ストーリーの在宅看護シミュレーションシステムの課題
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21K11156
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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| Research Institution | Chiba Prefectural University of Health Sciences |
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Principal Investigator |
春日 広美 千葉県立保健医療大学, 健康科学部, 教授 (30269295)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ブルーヘルマンス ラウール 関西医科大学, 医学部, 教授 (50424601)
山崎 律子 純真学園大学, 看護学科, 教授 (70321304)
遠山 寛子 武蔵野大学, 看護学部, 准教授 (10433989)
太田 浩子 純真学園大学, 看護学科, 准教授 (30583934)
久長 正美 東京医科大学, 医学部, 助教 (60805406)
窪島 領子 東京医療学院大学, 保健医療学部, 助教 (90783423)
松永 信介 東京工科大学, メディア学部, 教授 (60318871)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | eラーニングシステム / 分岐型ストーリー / 在宅看護シミュレーション / 在宅看護教育 / 教育効果 / 看護教育 |
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| Outline of Research at the Start |
eラーニングを活用した分岐型ストーリーの在宅看護シミュレーションシステムを開発した。このシステムの普及にあたり次の課題がある。
課題１ システムの教育効果を測定して精錬する：複数の看護養成施設においてシステムを利用し、測定指標を用いて教育評価を行い、異なる在宅看護教育の環境下における教育効果を検証して必要時改善し、本システムを精錬する。
課題２ 簡便にシステムを作成する方法を確立する：LMSで動画と選択問題を指定すれば分岐ストーリーが作成できる仕様を検討する。実写画面の難しさに対して、アニメーションによる作成システムなどを含む、最新のLMSリソースの情報を収集して試験運用を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度の実績について、２つの課題ごとに報告する。
課題１ 本システムの教育効果を測定して精錬する：2021年度末に研究代表者の所属校において研究倫理審査委員会の承認が得られ、順次、研究分担者（在宅看護教員）の各校でも受審し、計４校において承認が得られた。計画通り、在宅看護論の講義終了時や在宅看護実習オリエンテーション時に、任意でシステムを利用することを勧奨した。しかし、勧奨後すぐに定期試験を控えていたり、他の領域実習が始まる前であったり、夏休み中で学生のモチベーションが維持できないなどの状況もあり、現在までに、介入・データ収集の段階１～２まで（システム利用）を完全なデータとして収集できたのは11名であった。その後の段階３（実習後のインタビュー）を、各校にて実施しているところである。今年度7月には2巡目の介入・データ収集が始まる予定である。前年度は参加者数が少なかったことをふまえ、今年度はシステム利用期間を延長したり、当初のデータ収集期間を延長することとし、倫理審査委員会にも変更を申し出、承認された。
課題２ 簡便に本システムを作成する方法を確立する：誰でも分岐型ストーリーの教育コンテンツをeラーニング内で構築できるようにするために、前年度にひきつづき、YoScenario、iSpring Suite、Articulate360 Teams、Branch Track、Near Life Creator、Elucidatなどを検討していた。また、他の先進的なeラーニングコンテンツの研究を参考にして課題解決に取り組んでいた。しかし、教育コンテンツへのAI参入が顕著となり、現在、LMSプラットホーム、コンテンツ作成、動画作成のシステムなど、利用するリソースの機能を根本から見直ししているところである。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
介入・データ収集のための整備は順調にできたが、当初予定していた研究参加者数が得られておらず、データ収集期間を延長せざるを得ない状況にあるため。
また、誰でも分岐型ストーリーのコンテンツをeラーニングシステムに構築できるためのリソースを探すにあたり、急激なAIの普及により、これまで検討してきたリソースをもう一度根本から見直す必要があるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
必要時、補助期間が終了しても、データ収集は継続する。リソースの検討はAIを利用したものに切り替えていき、プラットホームも複雑ではないものを探していく。デジタルコンテンツの分野は、技術的には看護の専門性とは別の知識と能力が必要な状況となっており、教育の商業化も顕著である。本研究はあくまでも教育者が自身の教育の意図と目的をもって、柔軟にコンテンツを作り、学習者に最適化した未来の教育サービスを提供できるような方向を目指したい。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
