| 研究課題/領域番号 |
19K21757
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分9:教育学およびその関連分野
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
中島 美千世 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 非常勤講師 (50802831)
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| 研究分担者 |
塩入 俊樹 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (40235487)
恒川 幸司 岐阜大学, 医学部, 助教 (70556646)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | アウトカム / 評価 / Multiple Mini Interview / オープンソースデータ / 調査書 / Emotional Intelligence / 高大接続 / 大学入試選抜 / ベストミックス評価選抜法 / Institutional Research |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本の医学部受験においては、知識という一面性のみをある一時点の学力を測定するのみで入試選抜を遂行しているが、高校卒業時にどのような能力を有している者が、将来の医療者にふさわしいアウトカムを獲得できるかは明らかではない。
そこで、本研究は、卒前・卒後の既存の評価内容（国家試験合格率、留年率のみならず、臨床実習の能力や研修の評価等）を取得し、多変量的に解析し、ベストミックスな評価・選抜法を検討するために、不合格データを含めた合否シミュレーションを行いながら、選択した評価法に重みづけを決定し、その後の事後評価も含めて縦断的に調査を行うものである。
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| 研究実績の概要 |
一昨年度より引き続くCOVID-19の影響に伴い、ステークホルダーによる評価法の吟味やアンケートが困難となっているため、３ポリシーなどのオープンソースデータによる評価法の解析を検討し、国内学会で発表した。さらに、マッチング率をしばしば宣伝の道具として利用しているが、マッチングや初期研修医数に関する研修病院への評価として妥当であるかは明らかではない。そこで、研修病院の教育力としての妥当性を検証するため、マッチング数と次年度の実際の採用研修医数のギャップを調べ、増減率を算出し、その要因について多変量解析を用いて検索したところ、研修病院における教育に関するオープンソースデータを用いて、マッチングや初期研修医数に関する研修病院への評価の妥当性を検証した。その結果、マッチング率と初期研修医数にギャップがあることが分かった。また、マッチング数に比して実際の研修医数の方が増加している病院（n＝5）よりも減少している病院（n=29）の方が多いことから、フルマッチと宣伝していても、実際の採用者数は定員を満たしているわけでは無いことが示された。しかしながら、研修病院における教育力を評価するKPIは非常に少なく、本データと解析だけで教育力を測定することは困難であることも明らかになった。
また、2022年度入試にて実施したMMIの短期的評価について解析し、その信頼性と妥当性が明らかとなったため、国際誌に発表した。今後は、学内のデータを用いて、さらなる長期的解析を遂行する予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
Covid19の影響により、ステークホルダーによる評価法の吟味やアンケートが引き続き困難となっている点に加え、分担者の一人が病気療養していたため、解析に遅れが生じている。
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| 今後の研究の推進方策 |
MMIという新たな面接評価法を実施したため、どのような形でミックスすれば、ベストな評価法となるかについて更なる解析を進める。また、より多い項目のオープンソースデータを活用した分析を進める。
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