| 研究課題/領域番号 |
20K10396
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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58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
鋪野 紀好 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (10624009)
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| 研究分担者 |
伊藤 彰一 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (60376374)
朝比奈 真由美 千葉大学, 医学部附属病院, 特任教授 (00302547)
生坂 政臣 千葉大学, 医学部附属病院, 教授 (20308406)
横川 大樹 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80779869)
川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338)
山崎 慶子 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (50415329)
松本 暢平 千葉大学, 国際未来教育基幹, 特任助教 (30737755)
小野寺 みさき 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (00710542)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | プロフェッショナリズム / 機械学習 / 人工知能 / AI / 予測モデル / アンプロフェッショナル / 機会学習 / 医学教育 / アンプロフェッショナルな行動 / アンプロフェッショナリズム / 医学生 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、医学生のアンプロフェッショナルな行動が医学教育における問題の一つになっている。教員は医学生のアンプロフェッショナルな行動が発生する前にリスクを把握し、その学生に対して積極的な教育支援を行うことが必要である。そこで本研究では、機械学習を用いて医学生におけるアンプロフェッショナリズムな行動に関する予測モデルの獲得と妥当性の検証、ならびにその要因分析を行う。アンプロフェッショナルな行動を起こすリスクが高い学生を早期に予測し、かつその要因を分析できれば、教育資源を考慮した実行可能性の高い教育支援が可能となり、アンプロフェッショナルな行動を防ぐことが可能になる。
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| 研究成果の概要 |
機械学習を用いて医学生におけるアンプロフェッショナリズムな行動に関する予測モデルの獲得と妥当性の検証、ならびにその要因分析を行うものである。アンプロフェッショナルな行動を起こすリスクが高い学生を早期に予測し、かつその要因を分析できれば、教育資源を考慮した実行可能性の高い教育支 援が可能となる。新型コロナウイルス感染症の流行により、従来通りの研究体制の構築やデータ収集が困難な状況にあり、機会学習の学習フェーズに用いる既知のデータ項目の決定に進捗が留まってしまった。データ項目をもとに現在モデルを作成中である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、機械学習を用いて医学生におけるアンプロフェッショナリズムな行動に関する予測モデルの獲得と妥当性の検証、ならびにその要因分析を行うもの である。アンプロフェッショナルな行動を起こすリスクが高い学生を早期に予測し、かつその要因を分析できれば、教育資源を考慮した実行可能性の高い教育支 援が可能となる。さらには、アンプロフェッショナルな行動を防ぐことが可能になり、全国の医学部で展開することで、質を担保した医師育成に貢献すること ができる。
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