| 研究課題/領域番号 |
20K02622
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09020:教育社会学関連
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| 研究機関 | 久留米大学 |
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研究代表者 |
守屋 普久子 久留米大学, 医学部, 准教授 (80449917)
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| 研究分担者 |
片岡 仁美 岡山大学, 大学病院, 教授 (20420490)
石田 万里 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (30359898)
和久屋 寛 佐賀大学, 教育学部, 教授 (40264147)
角間 辰之 久留米大学, その他部局等, 教授 (50341540)
城戸 瑞穂 佐賀大学, 医学部, 教授 (60253457)
黒木 祥光 久留米工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (60290847)
柏木 孝仁 久留米大学, 医学部, 准教授 (70320158)
宮田 潤子 (秋吉潤子) 九州大学, 医学研究院, 講師 (20380412)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 男女共同参画 / ワークモチベーション / ダイバーシチィ・インクルージョン / 医師のキャリア形成 / well-being / ダイバーシティ・インクルージョン / ジェンダー / キャリア形成 / 女性医師 / 性別役割分担 / ライフイベント / AI解析 / 見える化 / 動機づけ因子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は、女性医師のキャリアアップのためには、仕事へのモチベーションを上昇させることが重要と考えている。本研究は、キャリアアップのための介入モデルの作成を目指している。具体的には、独自に開発した「モチベーションチャート」を用いて、女性医師のワークモチベーションの変動と、ライフイベントとの関連性を研究し、さらに、ワークモチベーションが変動する時の動機づけ尺度（学習、パフォーマンス、個人の経験、幸福感）の変化にも着目する。
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| 研究実績の概要 |
医師のワークモチベーションとライフイベントの関連を解明するために、国内の5大学の勤務医約201名のデータ解析を行った。オリジナルで開発した調査用アプリでは、自己決定理論に基づいた動機づけ因子として4つのモチベーションサブスコアを設け、1つのイベントに対して、4つのサブスコアを0-10で入力してもらった。データ集計は、医師国家試験に合格した日を起算日とし、医師のキャリア年数でのライフイベントの発生時期とその時発生したイベント、4つのサブスコアを集計した。
調査期間は2021年6月から2022年3月。回答者の背景因子は、性別：男性/女性 45.8%/40.7%、雇用形態：常勤/非常勤/大学院生 67.7%/13.4%/8%、専門分野：内科/外科/基礎系 44.3%/23.9%/3.5%、将来のキャリアの目標：勤務医/専門医の維持/管理職/開業医/大学教授を含めた教育職 24.9%/20.9%/10.9%/9%/7%であった。
4つのサブスコアを合計した総モチベーションスコアは性別に関わらず医師キャリア年数につれ全体として低下傾向であったが、医師キャリア6年目、10年目、16年目にモチベーションの上下変化が認められた。またライフイベントはモチベーションスコアの変化に関与しており、サブスコア“幸福感”ではキャリア形成に関すること（医師国家試験合格や専門医取得など）が医師キャリア全般にわたり、モチベーション上昇に統計学的に関与することがわかった。しかしこれらの変化に背景因子の影響は統計学的に認められなかった。
これまでの研究成果により、医師のワークモチベーションは、ほぼ5年周期で変動しながらキャリア年数とともに低下する傾向にあり、キャリア形成過程で発生するライフイベントが、モチベーションの変化に関連することがわかった。
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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
コロナ禍により研究者間の十分な打ち合わせができなかったことが関係していると、研究分担者の異動が影響している。しかし令和5年度には統計解析結果を出すことができ、進捗状況はやや遅れながらも追いついている
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度の統計解析で得られた結果では、個々のモチベーション曲線にはいくつかの種類があることが示唆されている。令和6年度はAI解析を用いて、モチベーション曲線の分類を行う
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