| Project/Area Number |
23K27910
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| Project/Area Number (Other) |
23H03220 (2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023) |
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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 | Hirosaki University |
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Principal Investigator |
冨澤 登志子 弘前大学, 保健学研究科, 教授 (70333705)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
因 直也 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (90898793)
細川 翔太 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (20790554)
北島 麻衣子 弘前大学, 保健学研究科, 准教授 (70455731)
高間木 静香 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (10552680)
小山内 暢 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (40514138)
工藤 ひろみ 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (50552684)
伊藤 勝博 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 教授 (20322951)
辻口 貴清 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 助教 (90737454)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2024: ¥8,970,000 (Direct Cost: ¥6,900,000、Indirect Cost: ¥2,070,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 被ばく医療 / AI / アダプティブラーニング / 対話型教育プログラム / マイクロラーニング / 看護 / マイクロナーニング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、複合災害を想定した被ばく医療について、個別性を考慮したマイクロラーニング（Micro-Learning: ML）を取り入れた個別最適化学習プログラム（Adaptive-Learning:AL）を構築し、その効果を検証する。本研究により、複合災害を理解し被ばく医療に対応可能な人材の短期間での輩出、被ばく教育に従事できる人材不足の改善、脆弱な原子力災害医療協力機関への教育体制を補完できる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、被ばく医療についてマイクロラーニングの手法を用いて個人の準備状況に合わせた個別最適化教育プログラムを開発し、その教育効果を明らかにすることを目的としているが、特に個別最適化のためにはAIを用いたプログラムが必須となる。生成AIを用いて、対話型で展開する教育プログラムを構築するために、まずはAIについての情報収集、ノーコードでも作成できるプログラム構築の方の習得、プログラム構築のための構成の検討などを行った。AIの特性として、学習に基づく予測を行っていくために、事実に基づかないハルシネーションを起こす可能性があり、それらを防ぐためのプロンプトの重要性、AIがどのような特性や能力をもつのかを決定しそれらを具現化するDigital Twinなどをどのように取り入れていくのかを十分考慮する必要があることが分かった。具体的なプログラム構築に向け、設計と組み入れる教材を検討していく。また倫理申請を行い、AIプログラムではない既存の教材でのデータ収集を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
AIの情報収集および操作方法の習得にかなり時間を要した。また対象者の幅が広いとその分、準備する教材や情報元も多く、教育目的および教育目標、それぞれのコンテンツの長さなど、きめ細やかに決定してプログラムを一気に作り上げることが必要であり、共同研究者間でその点の情報共有が遅くなった。
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| Strategy for Future Research Activity |
年度内の打ち合わせ日程を事前に決定し、それぞれの役割、進め方を改めて決定し、開発スピードをアップする必要がある。プログラム構築ができる人数が限られていることから、構築に必要な工期、スケジュール調整を行う。
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