| 研究課題/領域番号 |
23K27910
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03220 (2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 |
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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 |
因 直也 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (90898793)
細川 翔太 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (20790554)
北島 麻衣子 弘前大学, 保健学研究科, 准教授 (70455731)
高間木 静香 弘前大学, 保健学研究科, 助教 (10552680)
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)
伊藤 勝博 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 教授 (20322951)
辻口 貴清 弘前大学, 災害・被ばく医療教育センター, 助教 (90737454)
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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 (2024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)
2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2024年度: 8,970千円 (直接経費: 6,900千円、間接経費: 2,070千円)
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 / マイクロラーニング / アダプティブラーニング / 看護 / マイクロナーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、複合災害を想定した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。本研究により、複合災害を理解し被ばく医療に対応可能な人材の短期間での輩出、被ばく教育に従事できる人材不足の改善、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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