研究課題/領域番号 |
23H03220
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
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 | 弘前大学 |
研究代表者 |
冨澤 登志子 弘前大学, 保健学研究科, 教授 (70333705)
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研究分担者 |
伊藤 勝博 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 教授 (20322951)
細川 翔太 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (20790554)
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)
北島 麻衣子 弘前大学, 保健学研究科, 准教授 (70455731)
辻口 貴清 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 助教 (90737454)
因 直也 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (90898793)
高間木 静香 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (10552680)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2023年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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キーワード | 被ばく医療 / AI / マイクロナーニング / アダプティブラーニング / 看護 |
研究開始時の研究の概要 |
被ばく医療教育では、放射線の性質を理解しつつ、難解な専門用語や特殊な機器の操作など、通常の看護教育ではなじみのないものが多く、効果的な人材育成を妨げている。現任者教育では個人の経験や理解のレベルも異なり、レディネスに合わせた被ばく医療教育プログラムは未だ開発されていない。本研究では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。短期間での人材育成と人材不足の改善、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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