研究課題/領域番号 |
22K17536
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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研究機関 | 東北福祉大学 |
研究代表者 |
高木 源 東北福祉大学, 総合福祉学部, 助教 (20880545)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 解決志向 / セルフケア / 自然言語処理 / 情報処理 / フィードバック / 目標 / 解決志向アプローチ / 機械学習 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、目標の具体性と実現可能性を機械的に判定し、判定結果に基づいて具体性や実現可能性を高める応答を提示するような、解決志向アプローチに基づく双方向型のSCSTを開発し、就労者の精神的健康に対する保持・増進の効果を確認する。
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研究実績の概要 |
2022年度では、解決志向アプローチに基づくセルフケア支援ツールを実現するために、目標の具体性および現実性を機械的に判定する分類器を組み込んだWebツールを開発した。このWebツールはオンライン上で回答することが可能であり、自身が設定した目標について、具体的である確率と現実的である確率が機械的に算出され、提示することができる。このツールについて、効果を検討するために、解決志向アプローチに基づくセルフケア支援ツールにおいて、機械的なフィードバックありの条件とフィードバックなしの条件を比較した。参加者は501名であり、フィードバックあり(n=268)、フィードバックなし(n=233)のいずれかの条件に無作為に割り付けた。その結果、コンピュータによるフィードバックは問題の解決度を高めることを確認した。一方、解決志向アプローチに基づくセルフケア支援ツールによって、解決構築、ポジティブおよびネガティブな感情、生活の理想度が、フィードバックの有無にかかわらず高まることを確認した。また、設定された目標の具体性・現実性の確率が高いほど、解決構築とポジティブな感情が高まる程度が大きいことが示された。この結果から、フィードバックを伴う解決志向アプローチに基づくセルフケアツールが、フィードバックを伴わないものに比べ、より効果的であることを確認した。この研究をまとめた内容が、国際誌に採択された。その他、目標の具体性と現実性に関する長期的な影響について検討するために調査用紙を作成し、データ収集の準備を整えた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定では目標の現実性と具体性を正確に評価するために長期的な調査の実施を計画していたが、実際には、調査用紙を作成し、調査実施の準備を整えるまでに留まった。その一方で、解決志向アプローチに基づく双方向型のセルフケア支援ツールについて、目標の具体性と現実性の機械的な評価という限定的な情報ではあったが、フィードバックの効果を実証することができたため、おおむね順調に進展している。
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今後の研究の推進方策 |
今後は目標の現実性と具体性を正確に評価するために長期的な調査を実施し、目標の具体性と現実性をより正確に評価する分類器を開発する。また、対面式の面接でセラピストが示すような内容に近づけられるように、フィードバックの機能を追加する。特に、ChatGPTを用いることで、セラピストの応答に近いフィードバックを実現できると考えられるため、ChatGPTの活用についても検討を行なっていく。
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