看護師国家試験を控えている皆さんは、これからご紹介するAIの特性がいかに試験勉強に役立つのかを知って驚くかもしれません。
AIはここまで進化しているのだと知るのと同時に、機能は使ってこそ意味があるので、どんどん勉強に利用していただきたいと思います。
この先を読めば、すぐにでも生成AI学習を始めたくなること間違いないでしょう。
AIの特性を活かしたWEBブラウザでの学習なら、看護師国家試験合格間違いなし！
AIを学習に使うメリットとして、成績を正確に分析出来るという点が挙げられます。
AIはビッグデータを用いて、迅速にデータを分析したり予測したりすることが可能です。
これは学習にも大いに役立つ特徴で、実際のスピード感は人間が行う自己分析よりも圧倒的に時間を短縮することができ、そして正確性もあり、試験勉強での無駄な時間を省いてくれます。
このデータ分析を用いて、データ内の規則性やパターンを見つけ出す技術はビジネスシーンでも使われています。売上や顧客データを分析することは以前から行われてきましたが、最近はAIを用いることでより多くの量や種類のデータを分析出来るので、より詳しい情報を得ることができ、精度も上がります。
例えば、消費者の購買履歴から特定の製品に対する需要パターンを識別して、製造業での品質管理に使用されていますが、これは医療現場でも使われるようになり、あらゆる症状やその後の経過のデータを使って、医療分野では病気の診断などでも活用されています。
人が分析を行うと主観が含まれてしまったりすることがありますが、ＡＩは感情なしに平等に評価することが可能で、学習面においては成績を伸ばすために必要なことを把握してくれます。
このようなデータ分析に基づいた学習改善は、学力向上と勉強時間の質アップに大きく貢献してくれるはずです。
なかなか、自分で自分のことを理解するのは難しい部分がありますが、MEDICALAIGOALの生成AI学習は、看護師国家試験に標準を合わせ、どの部分で躓いてしまっているのかを明らかにし、それに対して個々が合格までどのくらい距離があるのかを判断してくれるので、合格という１つの目標に特化している点が、看護学生にとって何よりのメリットです。
AIを活用したWEBブラウザ学習の良さは、個人のレベルに合わせた内容にカスタマイズ出来るというところです。
例えば学校や予備校では、個人の勉強のペースや理解度に合わせた授業を聞くことは難しいですし、ある程度できる人に合わせて進められてしまうことの方が多いので、せっかく学びたいという気持ちがあっても、途中で躓いてしまうと途端にやる気を失くして、授業を理解出来なくなって受ける意味を失ってしまうことにも繋がりかねません。
その点AIは、個人ごとに定着度を測り、実際にどのレベルで理解出来ているのかを把握し、それぞれの学習到達点を教えてくれたり、苦手な問題をまとめてくれたりします。
相手が人でない分、相性等を気にすることが無いというところも、学習ツールとしてとても使いやすいのです。
学習者と講師との相性が学習効果に大きな影響を及ぼすという研究結果もありますが、AIは忖度なしの事実のみを突き付ける点が、明確でもありますし信ぴょう性も感じられます。
MEDICALAIGOALの生成AI学習は一人ひとりの進捗や好みに合わせた利用が可能です。
これにより、自分に最適な学習環境を得ることが可能です。
例えば、多くの看護学生が苦手意識を持つと言われている「健康支援と社会保障制度」ですが、この分野に焦点を当てた練習問題を選択して徹底的に反復演習を行うことが出来るので、効果的に弱点を克服して全体的な学力を向上させてくれます。
また、学習を続けていくことで、これまでの学習履歴や進捗をもとに、さらに最適化された学習プランを提供してくれるところも利点です。
こういった個別化された学習環境は、学習意欲を高めることにも繋がりますね。
検定や試験等で、教育事業者はこれまで採点業務に多大な時間を費やしてきました。
その結果、本来ならば指導やテスト問題の作成に時間を割きたいところが、その余裕がなくなってしまうという課題があり、一種の悩みでもありました。
しかしAIの登場によって、採点をスピーディーに終わらせ、その採点結果を速やかに受験者に返却することが出来るようになったので、採点工数の大幅な削減が実現したのです。
AIは、採点基準を当てはめれば明確な採点根拠を示し、解答の文脈から適切な表現であるか否かを判断し、新しい問題にも即時に対応出来る汎用性を持ち合わせています。
特に看護師国家試験のような重要な試験においては、人による採点ではミスが懸念されることから、AIによる効率的で安定した採点は魅力ですね。
また、この機能は試験のみならず、普段の学習面にも組み込むことが出来ます。
例えば、試験を想定した問題を出題してくれるアプリ等があった場合、解いたら即座に採点してくれるので、正答率を瞬時に計算してくれるのに活躍しています
MEDICALAIGOALの生成AI学習は、このAIの特徴を取り入れて、結果をすぐに反映してグラフ化してくれます。
「在宅看護論」、「精神看護学」など、その時に自分が選択したカテゴリーごとに結果を出してくれるので、苦手分野が一目で分かります。
AIの利用が普及している中、受験分野にも広まる動きが強まってきています。
AIは大規模なデータベースにアクセスして情報を引き出す能力に優れており、何百万もの書籍や記事、WEBページからのデータを学習しているため、事実ベースの質問に回答することが出来ます。
このままいけば、事実記憶やデータ検索能力を測る試験では、人を上回る可能性が高くなると言われています。
看護師国家試験は出題傾向が大きく変わることは稀ですが、例えば大学入試のように、学校ごとに出題の傾向が異なる場合、いわゆる「過去問」を勉強することが重要視されています。
そんなデータを分析して最適解を見つけ出すのは、AIの得意技です。
過去問という膨大なデータを分析し、より正確に出題傾向を予想しようという方向へ進むのは当然とも言え、AIの性質は試験における出題傾向の解析にも役立つのです。
今では入試の必須教科とも言える英語で考えてみますと、その学校の入試でよく出される英単語はもちろんのこと、読解問題でポイントとなる英単語や、文法問題や意味が問われることの多い英単語などを重点的に学べれば、効果的に得点アップを図れるというわけです。
このように、受験生にとってメリットのある働きをAIが人の代わりに行ってくれます。
AIは受験分野との相性がとても良いので、さらに発展していくことを考えると、受験のために必須と言われるような学習ツールが、今後続々と誕生していく可能性があります。
今、その最先端としてMEDICALAIGOALの生成AI学習が存在します。
看護師国家試験に出題される問題の精密性はもちろんのこと、「基礎看護学は正答率○○％」、「人体構造と機能は○○問解答」というように、明確な勉強の進捗状況が掴めるため、誰よりも効果的な試験対策を手に入れることが出来るのです。
最近はスマートフォンを活用して勉強効率を高めている学生さんが多く、例えば問題集で解けなかった問題を写真に撮ってアルバムに入れておき、時間のある時にいつでも解き直しが出来るようにしておいたり、外出先で誰かを待っている時やアルバイトの休憩時間などのすきま時間に学習アプリ等で勉強したりするそうです。
スマートフォンで勉強することの強みは、なんといっても勉強効率を上げられることです。
また、机に向かって問題集を広げるとやる気が起きないという方も多いようですので、息抜きや暇つぶしにスマートフォンをいじるような感覚で勉強に手をつけることが出来るのは、抵抗感が減り、勉強時間を増やすことが簡単に叶えられる点がメリットですね。
そして分からない問題に遭遇した時に、すぐにその場で検索出来るので、早期解決が叶うのもメリットです。
効率的に勉強するためには❝いくら考えても仕方がないことはすぐに調べる❞ことが重要だと言います。
分からないものは分からないと割り切り、切り替えることも時には必要です。
問題文を読んでいて知らない医療用語や薬の名前が出てきた時、教科書から探すよりもスマートフォンやパソコンを利用すれば意味をすぐに調べられるでしょう。
苦手としている分野の勉強も、最近では無料動画サイトなどで解説動画を見れば理解を深めることが出来る時代です。
MEDICALAIGOALの生成AI学習による解説機能は、自分で調べるよりも早く、そしてわかりやすく理解を深めることが出来るように考えて作られています。
同じように看護師国家試験を突破した現役の看護師たちが、学生の立場になって考えた意見も取り入れて作ったものですので、試験対策はもちろんのこと、臨床に出た際にも役立つように、解説内容にはこだわりが詰まっています。
AI搭載の学習ツールは、約半数を超える受験生が利用経験有りと答えていますが、看護学生の間でもじわじわと広まってきています。
看護学生の皆さんは、日々パンパンに授業が詰まっているので、予習復習の時間を取ることも難しい状況だと思われます。
また、実習が始まれば実習に関する準備やまとめに追われ、寝る時間すらままならないという悩みもネット上にあふれ、まだ経験していない方は今から不安になっていることもあるのではないでしょうか？
そんな生活が続いている中で訪れる看護師国家試験は、直前の詰め込みや暗記でどうにかなるほど甘いものではありません。
国家試験を控えた看護学生の多くも、近年では当たり前のように問題集や参考書等と併せてAI機能のあるアプリやWEBブラウザでの学習も取り入れているそうです。
年の離れた先輩の間ではまだ普及していなかったようですが、ここ数年での利用者の伸びは飛躍的で、これからはAIを使った勉強法が主流となるのかもしれません。
MEDICALAIGOALの生成AI学習には、かつて国家試験に出題された過去問と、分かりやすさ重視の丁寧な解説がセットとなり、予定問題数よりつい多く解いてしまうくらいテンポよく学習が進んでいくように作成されています。
学校のことで手一杯で国家試験の勉強まで手が回らないという方も、やる気さえ起こせればもうひと踏ん張り出来るのではないでしょうか？
毎日疲れた状態で嫌々机に向かうのはハードルが高いですが、学習ツールがスマホやパソコンになっただけで手軽に始められ、そしていつでもやめられます。
ちょっと今日は時間があるからやってみようかなと、簡単に手を伸ばしやすいというのもメリットです。
スマホ依存症が懸念され、受験を妨げるものとして問題視される点もありますが、手放せない心理を逆手にとって、スマホ断ちするストレスの代わりに、サイトを積極的に開いて問題に数多く触れていきましょう。
今日は「〇〇看護学を５０問」などど、目標を決めて勉強を習慣づけるにはとても便利なツールです。
看護師国家試験の勉強は4年制の大学で考えた場合、最終学年の４年生からではなく、３年生の後半から始める方が１番多いという統計があります。
４年生(最終学年)の夏までに、基礎と必修は固めておくべきとの声が多く、「人体の構造と機能」をはじめとする基礎的な部分の勉強は、取り組むのに早すぎるということはありません。
できるだけ早くから手をつけて、「正常な体」について理解を深めておくことで、その後の国試対策も順調に進みます。
また、このような基礎固めは、そのまま必修問題対策にも繋がっていきます。
過去問題集の中から必修問題だけを抜き出すなどして、確実に80％以上得点できるように集中して取り組んでいきましょう。
この時、「必修問題＝暗記問題」ととらえるのではなく、「なぜそうなるのか」をしっかりと理解したうえで問題を解いていくことが大切です。
できれば実習前までに、遅くとも夏休み中には、必修対策を終えておくことが理想的です。
特に大忙しと言われる実習が始まってしまうと、なかなか時間が取れない日々が続きます。
実習が一段落着いたタイミングで、国試対策をしていくのが良いでしょう。
４年生になると追い込みの時期に突入し、何かと焦りも出てきますが、早めに対策をしておけば基礎固めができている分、精神的余裕も生まれやすいのです。
心配性な人ほど、早めに行動して損することはまずありません。
中には授業が終わるごとに、その単元の過去問に目を通すという慎重派の方もいらっしゃいます。
国試対策と復習を兼ねていると、無駄が無くて良いですね。
MEDICALAIGOALの生成AI学習は、科目ごとに選んで問題を解くことが出来ます。
是非、授業の理解度チェックのつもりで、一問一答をこなしていってください。
看護師国家試験は全２４０問の３００点満点で行われます。
合格するためには次の2つの条件を満たす必要があり、１つ目は「必修問題８０％正答」です。
必修問題には５０点が配点されており、1問1点です。
このうちの８０％となると４０点以上を取らないと、たとえ他の一般問題と状況設定問題が満点だったとしても、不合格となってしまうわけです。
そして２つ目は「一般問題と状況設定問題で基準を満たす」です。
一般問題と状況設定問題は合わせて２５０点が配点されており、一般問題は1問1点、状況設定問題は1問２点で、合格基準はその年によって変動します。
その理由としては、厚生労働省が看護師の需給率を勘案して、合格者数を調整するためです。
これまでは受験生の９０％程度が合格するよう基準が設けられてきていますが、おおよそ１６０～１７０点の得点率で、約７０％の正答率が合格のボーダーラインと言えるでしょう。
毎年合格率が約９０％ということは、看護師国試は落とすための試験ではないと言えます。
必要な最低限の知識を身につければ、合格出来るような内容となっています。
とはいえ、出題範囲が広いことから、出来るだけ時間をかけて学習を積み重ねることが合格率を上げる方法です。
また、昨今は応用力を見る問題が増加しているので丸暗記スタイルはNGです。
必ず根拠と理由をもって解答出来るように対策を行う必要があります
問題形式は4肢または5肢からの選択式と、非選択で数値を直接回答する計算問題があります。
解答の仕方にも慣れておく必要がありますね。
出題形式に倣った予測問題は、MEDICALAIGOALの生成AI学習で対応可能です。
例年の流れを掴みつつも、新しい基準に合わせて出題する問題を選定しています。
解答も本番さながら、選択肢を設けたものから直接回答するものまで、試験合格へと確実に力をつけていけるようサポートしてくれます。
看護師国家試験の合格率が９０％を超えているとはいえ、落ちてしまった先輩は数多くいらっしゃいます。
学校での成績は悪くなかったはずなのに、なぜか本番で失敗してしまった方・・・
その理由の多くは油断です。
学校の成績が良いということは決して勉強が苦手なタイプではないはずですし、テスト前はきちんと勉強しているはずです。
しかし、国家試験で合格できなかった油断というのは、❝試験対策を怠った❞ことにあります。
学校の試験内容はそれぞれ異なりますが、学校の試験で点を取ることと国家試験で点を取ることは必ずしも直結しません。
先述したように、問題形式や基準が設けられているからです。
何より、国家試験に関する情報収集が必要です。
試験の日程から逆算して勉強計画を立て、点数の配点と合格基準から何を勉強するべきか考え、過去問を解いたり、模試を受けたりすることで自分に何が足りないのか知るということは欠かせません。
失敗者は、試験の形式や出題傾向、知識範囲についての理解が不十分な場合が多いです。
学校の教材だけでどうにかしようとしてしまったり、他人と違うことをして差をつけて高得点を取ることを目指そうとすると失敗する可能性が高まります。
合格に必要なことは、周囲のレベルから大きく下回らないよう合格圏内に入ることを目指すことで、高得点を狙ってマイナー問題の正答率を上げることではないのです。
そして、時間的問題として、元々準備を始めるのが遅れがちだったパターンも多いです。
要領の良い方は別として、最終学年の夏以降から始めるのは遅いと言われています。
暗記なら自信があるという方も、理解を伴わない単なる暗記は効果が低く、国家試験で応用する能力が問われた時に点を落としてしまいます。
格実に合格したいならば、早めの行動と正しい努力の２つはセットで考えてください。
MEDICALAIGOALの生成AI学習は、❝基礎看護学ならこれ！❞、❝精神看護学ならこれ！❞と、AIによって国家試験の情報を分析した問題が詰まっているので、不合格に繋がる間違った勉強法を避け、確実に効果のある対策が可能です。
看護師国家試験は、各分野から均等に出題されるわけではなく、多いものでは２４０問中３０問以上を占めていたり、中には１問も出ないものもあったりします。
これまでの看護師国家試験の過去問から、やはり出題されやすい分野というものがあり、それを把握して対策を練ることが、効率的な国試対策になるのです。
毎年全体的に約５０％が「基礎看護学」と「健康支援と社会保障制度」を占めています。
必修と同様に多少のブレはあるものの、毎年必ずこの２つは他と比べて圧倒的に出題数が多いので、今後も変わらない可能性が高いと言えます。
基礎看護学の中では、特に「医の倫理・看護の倫理」や「輸液・酸素療法・浣腸・罨法・マズローの欲求段階説」が多い傾向があります。
また、健康支援と社会保障制度の中では、「介護保険制度の概要・保健師助産師看護師法」や「医療保険制度の概要・国民健康・栄養調査」が多いです。
「一般・状況設定問題」と分野別の出題数の方は、精神看護学では「統合失調症・精神疾患患者の家族支援」、母性看護学では「産褥の経過・新生児の生理」が多い傾向があり、それぞれの分野の中で出やすいテーマというものはほとんど決まってきています。
こういった情報が分かっていれば、教科書を最初から最後までなぞる勉強ではなく、ある程度出題されやすい分野とテーマに重点を置くことで、効率的な国試対策が可能となります。
受験対策講座等を利用する看護学生も多く、こういった情報をいち早く知り、そして次回の試験で出やすい問題を予想してもらうことで勉強範囲を少しでも狭めることが出来ますが、講座を受講しなくともMEDICALAIGOALの生成AI学習ならば、既に情報を踏まえた上でピックアップした問題を扱うので、同等の対策を自分だけのペースで学ぶことが出来ます。
看護学校の生活はキツイという噂が多いですが、みなさんは実際に入学してみていかがでしょうか？
特に実習は、実際の医療現場で実務経験を積むための重要な過程ですが、病院が遠い場所にある場合は長時間の移動が必要だったり、宿泊が必要になったりします。
実習先の病院や施設では長時間に渡る実習が多く、体力的な負担が大きいですし、実習が終わった後には記録のまとめやレポートの作成も待っています。
そして、実習以外でも課題やレポートの提出を求められる機会も多く、各学校のカリキュラムによっても異なりますが、その量と内容の濃さから、締切り日近くでは何日も睡眠不足で仕上げたという声も多いようです。
その結果、精神的肉体的な疲労が重なることも多く、４年間(４年制の場合)忙しいスケジュールの合間に国家試験対策を進める時間を捻出することが求められます。
課題をこなす過程で、看護師として必要な知識や技術、そして考察力を身につけることが出来るので重要なことなのですが、実際に国家試験対策も並行しなければならないことを考えると、直前期にはいかに上手に時間を使うかという部分が肝になってきます。
全看護学生共通の願いとして、❝短時間で効率的❞というのが何よりも理想の勉強法になると思いますのが、
そんな皆さんにおすすめなのが、MEDICALAIGOALの生成AI学習です。
自分では手が届かない部分も、今はAIが代わりに行ってくれる時代です。
AIが得意とする分析力と集計力、そして予測力に頼って、知識定着の補足に問題を解いてみたり、直前期の追い込みや総まとめに使ったり、看護学生である間ずっと利用できるので是非取り入れてみてください。
看護師国家試験当日に、焦ったり失敗してしまったという先輩方の感想に以下のようなものがあります。
１．「簡単な問題を深読みして間違えてしまった」
試験が不安で難問やマイナーな問題まで完璧にこなそうとした人ほど、意外にも簡単な問題に遭遇すると、これには裏の意味があってひっかけ問題ではないだろうかと深読みしてしまい、素直に解けばよいものを、間違った選択をしてしまったという声がありました。
簡単な問題を確実に解けるように、基礎問題の復習を繰り返すのも重要です。
２．「予想していた問題の傾向が違っていた」
自己流の対策によって想像していたものと傾向が異なっていたことから焦ってしまい、普段なら間違えない問題も難しいように感じて試験中に自信を失ってしまったというものがありました。
過去問が膨大にある中での自己流の分析はかなり大変なことで、ミスもあり得ます。
客観的なプロの目やAIは、細かいところまで分析した予想問題を作るのが得意なので、頼るのがベストです。
３．「初めて聞く単語や問題があった」
これもまた、自己流の対策で勉強した人にありがちですが、偏った勉強法と、過去問２～３年分など、狭い範囲でしか復習してこなかった時に、こういった問題が勃発しやすいです。
初見に遭遇しないためには、数多くの問題に事前に触れておくことが必要です。
これらの感想を踏まえ、出来ることは自己流で勉強せずに王道の対策をとることと、試験をよく分析した教材を使う事です。
この２つを抑えておけば、当日も自信を持って回答でき、試験中にも気持ちの余裕が生まれるはずです。
MEDICALAIGOALの生成AI学習は、まさにそんな対策にピッタリのツールです。
看護師国家試験に合格できずに浪人生となった人は、翌年合格するために❝学習の量・質❞を高める必要があります。
現役生と比べて時間的余裕がある人が多いにも関わらず、モチベーション維持の低下と情報不足によって合格率が低いのです。
国家試験本番までの限られた時間を最大限に活用するためには、毎日必ずやることを決めて、勉強する習慣作りを確実に行っていきましょう。
そして、短期・中期・長期の学習計画をきちんと立てることが大切です。
計画通り進めば自信もつくのでモチベーションも保てますし、勉強記録をとれば成果も実感しやすくなります。
また、浪人生の中には強く苦手意識を持った分野がある人も多いでしょう。
まずは何故落ちてしまったのか、原因を探ることが大切です。
そこから弱点が見えてきたら、不足している知識を補うと同時に、豊富な問題演習と反復学習が重要です。
ここで使えるのがMEDICALAIGOALの生成AI学習です。
苦手とする看護学をカテゴリーから積極的に選び、弱点を潰していくよう克服期間を設けていきましょう。
AIによる管理によって学習記録を残すことが出来ますし、間違えた問題もデータ化してくれる仕組みがあるので、自分の勉強の進み具合も把握しやすくなります。
生成AI学習には、苦手克服や悩み克服のメリットがたくさんあることがお分かりいただけたかと思います。
一人で勉強していても、孤独を感じさせないサポート体制が魅力ですので、自分だけの勉強時間をより充実させることが出来るはずです。
看護師国家試験も最後は自分との戦いです。
AI機能のあるWEBブラウザ学習法と伴走して走り抜けてください。
