Development of a Generative AI-Based Multimodal Patient Case Learning and Assessment Model to Enhance Clinical Judgment in Nursing Students
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114763
과학기술정보통신부
한국연구재단
동남보건대학교산학협력단
이인영
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,100만원
4,100만원
기초연구
대학
경기도 수원시
보건의료 > 간호과학 > 임상간호 중재
본 연구과제의 최종 목표는 간호대학생의 임상판단 역량을 향상시키기 위한 생성형 AI를 활용한 실제성 높은 멀티모달 환자사례 학습·평가모델을 개발하여 적용 가능성과 교육적 효과를 탐색하는 것임. 구체적으로는 실제 임상상황을 반영한 환자사례를 CBT 환경에 적합한 형태로 구조화하고, NCSBN Clinical Judgment Model에 근거하여 정보확인, ...
본 연구는 생성형 인공지능을 활용한 멀티모달 환자사례와 NCSBN Clinical Judgment Measurement Model(CJMM)에 기반한 단계별 평가를 결합하여 간호대학생의 임상판단 역량을 체계적으로 향상시키는 학습·평가모델을 개발하고, 그 교육 효과를 검증한 후 교육 현장에서 활용 가능한 가이드라인을 제시하고자 함.1차년도에는 생성형 AI·멀티미디어, ...
본 연구과제는 문헌고찰, 초점집담인터뷰, AI를 활용한 멀티미디어 자료이 제작과 프로그램 검증 등의 절차를 거칠 예정임. 개발 과정에서 발생하는 다양한 결과는 국내외 SCI저널에 발표할 수 있는 수준으로 진행할 것이며, 연구 결과를 국내외 학술대회에서 발표하여 이러한 결과 보고를 통하여 간호교육에서 AI와 멀티모달 평가를 활용한 임상판단 교육의 구체적인 사...