教員名 : 紀平 知樹
|
授業科目名
質的看護研究法応用Ⅰ
(英語名)
質的看護研究法応用Ⅰ
科目区分
ー
看護学共通科目
対象学生
看護学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
ANNDN7MCA7
単位数
1.0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年度前期、2024年度後期
担当教員
紀平 知樹、未定
所属
看護学部
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標3/該当なし
オフィスアワー・場所
水曜日13:00〜14:00・研究室
事前にアポイントメントを取るようにしてください。 連絡先
ユニバーサルパスポートから本授業のクラスプロファイルに入って、Q&Aから連絡をしてください。
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
2◎/5◎/4〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
この授業ではまずは質的研究とは何かを理解することを目指します。そのために量的研究や質的研究の背景にある存在論や認識論に関して理解することが目指されます。その上で質的研究の中でもとくに現象学の研究手法について理解し、また実際に現象学的な分析ができるようになることを目指します。
この講義では、データ分析の手順を解説する手前にある、そもそもデータを「見る」、「理解する」ということにまずは焦点を当て、その後でデータを分析する手法を修得することを目指します。 到達目標 1)自然科学の背景にある世界観を説明することができる 2)還元主義と全体論について説明することができる 3)現象学の特徴を説明することができる 4)経験の意味を定義することができる 5)経験を現象学的に記述することができる 授業のサブタイトル・キーワード
質的研究の方法としての現象学
キーワード:記述現象学、現象学的還元、解釈学的現象学、経験、意味 講義内容・授業計画
生成系AIの利用: 生成系 AI の利用については教員の指示に従うこと。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。利用にあたっては出力された情報のもととなる情報を確認し、その出典を明示すること。 教科書
なし。適宜資料を配布します。
参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
各回の講義に関する予習資料を用いて学習する(2h×8)
参考文献などを用いて各回の講義資料に関する復習する(2h×8) アクティブ・ラーニングの内容
ある経験を取り上げてその経験の意味について受講生の間でディスカッションを行う
成績評価の基準・方法
研究の方法論に備わる認識論と存在論を理解し、現象学的方法を用いて経験を分析することができるものについては、到達目標の達成度に基づきS(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価の上、単位を付与する。
期末レポート(60%)、プレゼンテーション(40%)で評価する。 課題・試験結果の開示方法
レポートはコメントをつけて返却します。
プレゼンテーション資料についてはその場でコメントします。 履修上の注意・履修要件
現象学に関する知識がない人でも理解できるような授業を計画していますが、上記のいずれかの参考文献を読むか「哲学的人間学Ⅱ」を受講していると、理解は容易になります。
実践的教育
該当しない。
備考
この講義は隔年開講です。
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。
|