2016 Fiscal Year Annual Research Report
Mathematical Modeling on Nursing Skill Tacit Knowledge Based on Text Mining and Algebraic Statistics
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15K15818
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| Research Institution | University of Nagasaki |
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Principal Investigator |
松田 健 長崎県立大学, 情報システム学部, 准教授 (40591178)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
真嶋 由貴恵 大阪府立大学, 現代システム科学域, 教授 (70285360)
前田 利之 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 看護暗黙知 / 注射技術 / 分割表 / 数理モデル / 正確検定 / 可視化 / 自動化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，看護技術に含まれる暗黙性を解析することを目的として，注射技術の練習用に使用される腕モデルを利用した採血技術実施時の注射器を持つ手の指骨の3次元座標データと採血時に血管を固定する指の圧力データ，さらに実験の様子を記録した動画データを取得した．なお，取得したデータは実務経験が3年以上ある熟練技術者と，注射技術に関する講義を受講済の看護学生の両方のデータを取得した．なお，データ取得には準備を含めて一人当たり1時間程度必要となり，本研究で取得したデータは大量に収集することは困難なデータであり，この意味で貴重なデータであると言える．そのため，限られたデータからデータの持つ特性を分析するために様々な工夫が必要となり，本研究を遂行する過程において，フィッシャーの正確検定を応用する方法を中心として分割表に関する数理モデルや新たな概念に関する研究成果を得ることができたことに本研究の意義があると言える．本研究で扱うデータは時系列データであるが非定常であり，各時点のデータがどのような状態を表しているかという説明ラベルを持たないデータである．本研究では，このようなデータを可視化してデータの各時点について意味付けがし易いように可視化する方法も提案した．この可視化手法により，取得したデータから自動的に各時点のデータの意味付けの検討ができるようになったことは本研究に関連する研究にも応用可能であると考えられ重要な成果が得られたものと考えられる．
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Research Products
(3 results)
