研究課題
親子のコミュニケーションの質的かつ量的な推進には、子ども達自身が自分自身の気持ちや考えを俯瞰することができることが重要である。ICTを利用したアクティブラーニング手法によるコミュニケーション促進を目的として開発した認知行動療法アプリを259 名のボランティアおよび小児科外来受診中の慢性疾患の中高生に実施した。各種心理尺度（Questionnaire of Triage and Assessment with 30 items（QTA30）, 小児うつ尺度、小児QOL尺度、自尊感情テスト、PHQ-9A）を搭載した管理画面を作成し、電磁式同意取得のシステムを搭載し、データ解析が迅速にできるシステムを搭載した。また、開発したアプリにQTA30を搭載し認知行動療法実施前後に健康尺度変化の評価が可能な状態を構築し、さらに入力内容に対するフィードバック機能も搭載した。認知行動療法アプリに組み込まれている5つのWindow（きっかけ、考え、気持ち、行動、アドバイス）に入力されたテキストデータをダウンロードして、言語処理の深層学習により、うつ尺度に影響を及ぼす因子を抽出した。Transformers: ニューラル言語モデル、Fugashi:形態素解析ツール、ipadic: 日本語辞書、PyTorchLighting:ファインチューニングをライブラリとして使用した。上記にきた項目では「負けた」「（スペース）」「叫」「遊」等のワードであった。現在症例数を増やし解析を進めている。またテキストマイニングでは、「宿題」「部活」「テスト」等の学校に関係するワードの入力が多くみられた。
すべて 2021
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