教員名 : 髙見 美樹
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授業科目名
プロジェクト研究基礎
(英語名)
プロジェクト研究基礎
科目区分
ー
領域別専門科目
対象学生
看護学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
ANNMN5MCA7
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義・演習 (Lecture/Seminar)
開講時期
2024年度後期
担当教員
髙見 美樹
所属
看護学研究科 授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4
オフィスアワー・場所
講義終了後に教室にて
連絡先
takami●ai.u-hyogo.ac.jp
●は“@”に変換 対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
4◎/5〇
全学DP
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教職課程の学修目標
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講義目的・到達目標
【講義目的】看護実践の現場において現実に抱えている看護情報に関連する課題を明確化し、その課題に対する解決策を立案するという実践的な取組をとおして、社会が要請する研究開発を積極的に推進する能力を養う。
【到達目標】看護実践における看護情報に関連する課題を明確にすることができ、その解決策を論理的に導き出すことができる。 授業のサブタイトル・キーワード
キーワード:課題の明確化、関連要因の分析、解決策の検討
講義内容・授業計画
所属する施設・組織等の業務で抱えている課題に基づき、指導教員と協議のうえ、テーマおよび計画を自ら考案する。
1. ガイダンス 2. 所属する施設での業務にて抱えている課題の抽出 3. 抽出された課題の明確化 4. 関連要因の分析 5. 課題の実践的な解決策の検討 6. 課題の実践的な解決策に向けた計画の立案 7. まとめと評価 ※授業は学生のプレゼンテーションを中心に展開する。 ※進捗状況によりスケジュールが変更されることがある。 この科目においては⽣成系AI の利⽤を予定していない。 事前・事後学習に当たり補助的に⽣成系AI を利⽤する場合は、事実関係の確認や出典・参考⽂献を確認すること。 ⽣成系AI による出⼒結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。⽣成系AI による出⼒をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、⼜は認定を取り消すことがある。 教科書
参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】テーマに沿った文献検索・情報収集と整理。発表に向けた資料作成と準備(15時間)
【復習】ディスカッションで得た内容の整理、関連する資料の収集とまとめ(15時間) アクティブ・ラーニングの内容
学生とのディスカッションを取り入れる
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】現場における課題を明確化でき、その課題に対する方略を論理的に導き出すことができるものに、到達後に基づいて成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】プレゼンテーション(40%)、課題レポート(40%)、課題への取組み度(20%)を加えて総合的に判断し、SからCで評価する。 課題・試験結果の開示方法
課題レポートにコメントを返す。
履修上の注意・履修要件
看護情報学領域の学生は履修すること
実践的教育
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。
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