| Project/Area Number |
23K20342
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
20H03966 (2020-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
|
|---|
| Research Institution | Aoyama Gakuin University |
|---|
Principal Investigator |
抱井 尚子 青山学院大学, 国際政治経済学部, 教授 (20348460)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河村 洋子 産業医科大学, 産業保健学部, 教授 (00568719)
眞壁 幸子 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (40436184)
八田 太一 静岡社会健康医学大学院大学, 社会健康医学研究科, 講師 (40598596)
高木 亜希子 青山学院大学, 教育人間科学部, 教授 (50343629)
田島 千裕 学習院女子大学, 国際文化交流学部, 准教授 (60365062)
成田 慶一 京都大学, 医学研究科, 客員研究員 (60511912)
野崎 真奈美 順天堂大学, 医療看護学部, 教授 (70276658)
光永 悠彦 名古屋大学, 教育発達科学研究科, 准教授 (70742295)
亀井 智子 聖路加国際大学, 大学院看護学研究科, 教授 (80238443)
稲葉 光行 立命館大学, 政策科学部, 教授 (80309096)
福田 美和子 目白大学, 看護学部, 教授 (80318873)
井上 真智子 浜松医科大学, 医学部, 特任教授 (80609090)
大河原 知嘉子 東京医療保健大学, 看護学部, 講師 (80632091)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
|
|---|
| Keywords | 看護研究教育 / 混合研究法 / 混合型研究 / eラーニング開発 / ユーザビリティ / 自己主導型学習 / 守破離モデル / eラーニング / 評価研究 / デルファイ調査 / インタビュー調査 / オンラインアンケート調査 / 国際調査 / ユーザビリティ調査 / ウェブアンケート調査 / MMR / 量的研究 / 質的研究 / フォーカスグループインタビュー / テキストマイニング / 看護教育 / 看護研究 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
グローバル化や高齢化が進む中、疾病構造も変化し、医学や医療技術も目覚ましく進歩している。これに伴い、看護の現場で直面する課題は複雑化している。このような状況を踏まえ、看護研究では新しい研究手法の導入が求められている。その一例が、統計学を駆使した「量的研究」と調査対象者の生の声を聴く「質的研究」を組み合わせた「混合研究法」である。本研究は、看護研究者が混合研究法を学ぶための教育モデルを構築し、実践的なeラーニングを開発することを目的としている。開発されたeラーニングは、最終的にインターネット上に公開され、混合研究法を学修する看護研究者を支援する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は、作成した「看護研究者のための混合研究法eラーニング」に対するユーザーテストの実施と、フィードバックに基づく修正作業に注力した。本eラーニングは、多くの看護系大学院において混合研究法のカリキュラムが未整備である現状を受け、自己学習を支援することを目的に開発されたものである。特に、日本語で混合研究法を学べるリソースが限られている点に着目し、看護研究者をはじめとする幅広い学習者を対象としている。コンテンツ数は最終的に40本を超える規模となった。
開発にあたっては、看護研究者を対象に事前調査を行い、混合研究法における主要な困難点を特定した。その結果、研究デザインの選定、量的・質的データの統合、そして論文執筆が主な課題であることが明らかとなった。この調査結果をもとに、研究デザインは既存の類型から選ぶのではなく、研究目的に応じて創造的に構築すべきであるという、「脱・教条的」な批判的姿勢を育むプログラム構成を目指した。
さらに、日本の伝統的な学習観「守・破・離」モデルを学習設計に取り入れた。すなわち、基礎を習得する段階としての「守」、基本的なデザインの応用に取り組む「破」、そして最新の混合研究法動向をふまえた独自の研究デザイン創出をめざす「離」の三段階で構成している。また、これまでの調査で、学習者の混合研究法に関する知識や経験には大きな個人差があることが示されていることから、各自の学習ニーズに応じて視聴コンテンツを選択できるよう柔軟な構成とした。
eラーニング完成後には、テストユーザーによる試用を実施し、コンテンツのわかりやすさや操作性に関するフィードバックを収集した。たとえば、「データ統合プロセスの解説が難解である」との意見に対し、図表や動画を追加するなどの改善を行い、結果としてユーザビリティの向上が確認された。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本プロジェクトでは、最終年度にあたる2024年度内にeラーニング教材を公開する計画であった。実際の公開は2025年4月初旬にずれ込んだものの、全体としては概ね計画通りに進行したと評価できる。eラーニングの公開に際しては、日本全国の看護系大学・大学院、プロジェクト協力者である看護学研究者、ならびに日本混合研究法学会会員に対し、郵送またはメールにて周知を行った。2025年4月中旬時点で、すでに400名近いユーザー登録がある。
公開時期を2025年4月まで延期した主な理由は、想定以上に動画の修正に時間を要したことである。公開後の修正が困難であることを踏まえ、事前に可能な限りの問題を解消することに注力した。
修正作業には10名のテストユーザーの協力を得た。全40本以上に及ぶ動画についてフィードバックを収集し、フォントや字体の統一、誤植の訂正、理解度確認用クイズの表現修正を行った。また、「より具体的な事例や詳細な解説を追加してほしい」との要望に応じて、各セクションに補足説明や実践例を追加した。
このように、テストユーザーの声を丁寧に反映しながら改良を重ね、教材の質を高めたうえで公開に至った。開発チーム内では定期的な進捗共有と役割分担の見直しを行い、連携を密に保ったことで、予期せぬ遅延にも柔軟に対応できた。結果として、教材は内容・構成ともに充実し、今後の教育現場において実践的かつ持続可能な学習支援ツールとしての活用が期待される。
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進にあたっては、以下の複数の方策が考えられる。
第一に、開発したeラーニング教材の教育的効果を検証するため、ラーニングアナリティクスを活用した学修行動の分析を行う。たとえば、各動画の視聴履歴、再生・一時停止の頻度、クイズの正答率などの行動ログを収集・分析することで、理解が深まったポイントや離脱が多い箇所を可視化し、教材改善のエビデンスとすることができる。また、こうした分析結果と、学習者の自己評価や事後アンケート結果を統合することで、学習成果と学習行動の関連性を明らかにし、今後の教材設計に反映させる。
第二に、学修者の多様な背景や習熟度に対応した柔軟な教育支援を可能とするために、対話型生成AIを活用したメンタリングシステムの開発を進める。具体的には、学修者の質問にリアルタイムで応答し、理解が不十分な部分について個別に解説を提供するなど、AIによるパーソナライズドな支援を通じて、学修のモチベーション維持と学習効果の最大化を図る。これにより、教員による一対一の支援が難しい状況でも、学修者一人ひとりのニーズに応える伴走型の学習環境が実現可能となる。
第三に、開発した教材を他分野にも展開し、看護分野にとどまらない分野横断的な混合研究法教育の基盤構築を目指す。公衆衛生、社会学、教育学など、混合研究法を必要とする他分野との連携により、教材の汎用性と応用可能性を高めることが期待される。あわせて、学会や研修会での活用を通じて、教育と実践の橋渡しを担う役割を果たすことができるだろう。
これらの方策を通じて、eラーニングの質的向上と持続的な発展を図り、混合研究法教育の普及と深化に貢献していきたい。
|
