2023 Fiscal Year Research-status Report
Extraction of Observable Focus Points in Evaluating English Medical Interview Performance and the Production of a Calibration Video
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20K00787
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Research Institution | Aichi Medical University |
Principal Investigator |
山森 孝彦 愛知医科大学, 医学部, 教授 (70387819)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮本 淳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (40340301)
JEGO Eric 日本大学, 医学部, 准教授 (80570944)
安田 宗義 愛知医科大学, 外国語, 客員研究員 (10440752)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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Keywords | 英語医療面接 / パフォーマンス評価 / 文字起こしテキスト / アイコンタクト / スレッド表記 / 質問力 / ルーブリック / 自己評価ツール |
Outline of Annual Research Achievements |
模擬患者を相手に英語で行う問診のパフォーマンス評価をする際に使われるルービックの各評価項目の尺度は、程度を表す副詞や形容詞を用いて記載されており、評価に慣れていない評価者にとっては判断に迷う部分が多い。そこで本研究の目的は、パフォーマンス評価する際に着目する「定量的かつ客観的に観察可能な要素」を抽出し、それを可視化して数値化することでルービックを評価初心者にも使いやすくすることである。さらに数値化できた項目をレベル調整して再現するキャリブレーション用の動画を作成することも目指している。 コロナ禍で新規データ収集が実施困難になったため、現在研究の中心は過去に撮りためてあった動画アーカイブの中から条件にあてはまる動画を見つけ出し、別角度から解析する方法で行なっている。また関連した研究の文献講読で数値化できる項目の選定作業を行なっている。2020年度は、動画音声の文字起こしをして英語コミュニケーション力を定量的に分析し、2021年度は、アイコンタクトの総量や頻度等を共感の指標とし患者役が感じた共感度との関連を分析した。2022年度の研究では,医師役が英語で問診をしていく際にいかに質問を深く掘り下げていくかという質問力(SOQ: Sequence of Questions)を、動画音声の文字起こしをし、会話のやりとりをスレッド表示して解析することで可視化した。2023年度は、スレッド表記した自分の問診会話文を含むスレッド表記問診会話文を示して、学生たち自身に質問の深掘り度を順位づけさせせ、可視化することにより評価のしやすさが変化したかを調べた。数値化した評価項目をパフォーマン評価のレベル別の数値目標を組み込んだ評価システムとして、評価の初心者や学生自身でもパフォーマンス評価をしやすくなるツールの開発を目指している。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2019年の研究計画時点では、英語母語話者を相手に問診を練習する際の動画データを、国内宿泊型英語医療面接の訓練キャンプで収集することを予定していたが、コロナ禍で、2020年から2023年は宿泊行事が中止となり、条件を制御した状態で新規データを収集することができなくなった。そのため研究の中心は、過去に蓄積してあった動画の別角度からの詳細な分析と、そこで得られた知見を元に数値化できた部分を当座の到達目標として、日本人学生を英語模擬患者役に代用して、問診で情報を聞き出して行く練習を行ない、そこから数値目標として設定した場合の評価判断のしやすさなどの情報を収集している。
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Strategy for Future Research Activity |
2023年度には質問の掘り下げ度の可視化するスレッド表記を学生に自己評価させる試みを行い、評価のしやすさについてのデータを得ることができた。これで、英語コミュニケーション力、共感力、質問力という評価項目について数値化できる部分ができたので、項目ごとの到達目標としての値を設定する作業を進めている。到達目標を分かりやすく示すことで、文字起こしテキスト、アイコンタクトパターン、視覚化されたスレッドを判断基準の材料として提供し、評価の初心者や学生自身でもパフォーマンス評価できる英語問診評価パッケージを作成したい。当初の目標であった目標値を組み込んだキャリブレーション動画撮影についても引き続き実現可能性を探っていきたい。また数値化しておくことで、大量の評価対象を評価しなければならない場合に活用できるツールとして、AIの活用が考えられるがそれについても実現可能性を探っていきたい。
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Causes of Carryover |
研究計画時点では,長野県にて英語医療面接合宿を行い教育研究の場にし、そこで数値化できる要素を選定するために必要なデータを収集する予定であったが、コロナ禍で会場への往復のための貸切バス代金等の費用を使うことができなかった。予定していた海外学会発表も本来の開催地や開催方法と異なり旅費予算も活用できていない。 2024年度は客観的に数値化できる3つの評価項目の組み合わせた評価パッケージを海外の学会で発表するための旅費として予算を支出していく予定である。またキャリブレーション動画撮影の撮影機材の購入を考えている。
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