| 研究課題/領域番号 |
24K13666
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| 研究機関 | 兵庫医科大学 |
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研究代表者 |
井上 正隆 兵庫医科大学, 看護学部, 准教授 (60405537)
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| 研究分担者 |
畠山 卓也 高知県立大学, 看護学部, 准教授 (00611948)
川本 美香 香川大学, 医学部, 准教授 (10633703)
永安 真弓 兵庫医科大学, 看護学部, 助教 (10909609)
小原 弘子 高知学園短期大学, その他部局等, 准教授(移行) (20584337)
谷村 卓勇 兵庫医科大学, 看護学部, 助教 (20967343)
入野 了士 愛媛県立医療技術大学, 保健科学部, 准教授 (70634418)
敷田 幹文 高知工科大学, 情報学群, 教授 (80272996)
得居 みのり 大阪信愛学院大学, 看護学部看護学科, 准教授 (50280235)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| キーワード | 文化的感受性 / 対象理解 / 教育プログラム / 文化看護学 / シミュレーション / 生成系AI |
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| 研究実績の概要 |
研究A「高齢者の歩んできた現代史を生活者の視点で聴くことで、文化的感受性を高め、自分とは違う他者への気づきを促す教育プログラム開発（つむぎプログラム）」のステップ「プログラム原案の立案」については、インタビュー形式の聞き取り研修を計画し、学習効果の高い歴史上の出来事を現在選定している。この中で、歴史的事実は、歴史上社会に影響力があったものだけではなく、映画や食べ物など、生活上の出来事を組み込むよう方向性で検討を重ねている。
研究B「文化的感受性を高める事例集の作成」については、過疎地に関する研究、祈りに関する研究の倫理審査受審の準備を進めている。一方、研究Bの成果は、研究Cの「シミュレーション教材化、デジタル教材化」へ引き継がれるが、この際基になるデータが、現在から過去を振り返ったインタビューデータでは、過去の生活者の感覚に直接的アプローチできないため、エゴドキュメントに関する研究を参考に当時の生活者の考えが読み取れる日記や報道インタビューのアーカイブの活用なども視野に入れて検討中である。
また、研究Cで用いるデジタル教材は、学習者が単独で学習できる教材の作成を目指し、クラウドに連結したQRコードの活用を基盤技術にした教育システムを開発した。ここでは、先行研究で開発した単独のケースを複数の学生が同時に学修する方式の洗練化に加え、複数のケースを複数の学生が同時に学修できる方式のシステムを開発した。教材は意図したように作動することが確認できた。学習者による音声入力とそれに反応した教材からの音声出力が行えるように今後システム改修を進めていく予定である。この際、現行では自然言語処理技術を活用し、質問の言語上の揺らぎを許容したものであるが、回答に関しても生成系AIを用いた揺らぎのある回答が行えるように改修する計画である。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
研究Aはｍ研究Cの「シミュレーション教材化、デジタル教材化」へ引き継がれる。当初、歴史的な出来事を研究協力者に振り返ってもらい、質的研究プロセスを用いて概念化し、さらにそれを還元し具体的な解答例を作る予定であった。しかし、現在から過去を振り返ることで生じるバイアスに留意する必要があるとの課題が生じた。具体的な解決方法としては、質的研究成果からのから事例を作成する際に留意することと、データ収集の対象を歴史な出来事があった当時に収集されたデータを用いる方法を現在検討している。具体的には、日記等のエゴドキュメントに関する研究を参考にし、当時の生活者の考えが読み取れる日記や報道インタビューのアーカイブの活用なども視野に入れて検討中である。
研究Cで用いるデジタル教材は、学習者が単独で学習できる教材の作成を目指し、最終的には音声データによる学習者の入力に音声データで教材システムが返答するシステムを検討している。現行では、ある程度定型化したの返答集を作成し、入力内容に基づきランダムに返答するシステムを作成している。しかし、システム構築時の作業が煩雑であり、返答の種類も限られる課題があり、今後検討する必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究AおよびCで課題となっている、現在から過去の出来事を振り返ることのデータの歪みへの対応に関しては、日記等のエゴドキュメントに関する研究を参考にし、当時の生活者の考えが読み取れる日記や報道インタビューのアーカイブの活用なども視野に入れて事例が作成できないか検討する。具体的には、報道機関の映像アーカイブの活用や当時の新聞記事への市民の投稿を活用することである。実際にこの方法で事例を作成し、教育プログラムに必要な要件に耐えるか検討する。
研究Cで用いるデジタル教材の開発に関する返答の多様性に関しては、生成系AIを用いて、プロンプト上で再現するケースの詳細情報を作成し、それを回答にする方式を検討している。この方法を採用することで、実際の人物であるように研究者が想定しない返答が作成できることを期待している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
12月の看護科学学会に研究者らが出席する予定であったが、学内行事で予定が合わない者がいた。この経費で、次年度以降教育プログラムの試作へ参加する研究者が増やせるので有用な検証が行えると感がる。
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