看護師のアセスメントプロセスの可視化に基づくAIを活用した学習支援システムの開発

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臨床の看護師が行う「アセスメント」のプロセスには言語化されていない「暗黙知」に基づくと考えられる部分が多く、看護学生はアセスメントのプロセスの理解と実践に困難を抱えていると考えられる。そこで本研究では以下を目的としている：①暗黙知を言語化するために、アセスメントに卓越した看護師複数名が自身の実践について語る言葉を類型化・概念化し、抽出したものを体系的な言語で表した「アセスメントのパターン・ランゲージ」を構築する。②アセスメントのパターン・ランゲージを学習した人工知能を用いて学生のアセスメントをテキスト解析することにより、学生のアセスメントの振り返り、および課題明確化を促す学習支援システムを開発し、有用性と導入可能性を検証する。本年度は急性期病院に勤務する病棟看護師で病棟勤務経験5年以上を条件として設定し、機縁法にて研究協力者を募った。研究協力の同意を得られた看護師を対象にフォーカスグループインタビュー（1回につき2から3名のグループ構成）をオンラインにて実施し、「痛み」についてのアセスメントの暗黙知・実践知の言語化を目的として、「患者が感じる痛み」をアセスメントする際に大切にしていることやアセスメントの際の着眼ポイント、重要視しているポイント、またアセスメントの結果をどのように看護実践に結びつけているかについての語りを得た。インタビューは計7組、19名に対して実施され研究者らにより逐語録を作成した。