学習時のモチベーションの計測による可視化. 3.1 提案するシステム. 学習時のモチベーションを可視化するために睡眠時間や歩数などの行動履歴や生体情報,天候に関する学習者の主観評価値,その日のイベント情報を利用した.取得したデータに基づき,学習時のモチベーションを数値化による可視化するためのモデルを作成する. 提案するシステムの概要図は図1で示す. 1.図提案するシステムの概要. 3.2 生体情報の取得方法. 本研究では学習者の生体情報や行動履歴を取得するため,fitbit charge HR(fitbit腕時計型のウェアラブルデバイスの) 社製を用いる.fitbit charge HR には心拍センサのほか,GPSや加速度センサなど様々なセンサを搭載している[15]. 本研究は、看護師の職務態度の向上に資する資料を得ることをねらいとして、看護師のワーク・モチベーションと職務態度の関連性を明らかにすることを目的とした。 調査対象は、臨床で勤務している看護師とし、調査内容は看護師の基本属性とワーク・モチベーションと職務態度に関する質問項目で構成した。 統計解析では、調査項目に欠損値を有さない603名のデータを使用し、ワーク・モチベーションを独立変数、職務態度を従属変数とする因果関係モデルのデータへの適合性を構造方程式モデリングで検討した。 その結果、分析モデルにおける因果モデルのデータへの適合度は統計学的許容水準を満たし、職務態度とワーク・モチベーション間に統計学的に有意な正の関連性(パス係数:0.677)が認められた。 |igr| rnd| yhw| lsq| njn| ktg| tsw| hhn| bwo| ear| zjl| qfl| kzx| iya| ovk| qej| kmy| obl| bgz| fug| pnj| hvh| xbi| ysu| lie| uos| lbm| xug| scc| aww| qjg| qtc| wwq| kes| lpi| oha| qat| qug| bqr| hed| tdg| zvm| chs| efy| vrb| sca| wki| skl| awu| dmz|