Syllabus data

Course Title
Basic Seminar
Course Title in English
Basic Seminar
Course Type
-
基本科目
Eligible Students
Graduate School of Social Sciences
Target Grade
All
Course Numbering Code
KCMMS5MCA3
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
演習 (Seminar)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
(Spring semester)
Instructor
木下 隆志
Affiliation
社会科学研究科

Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
N/a
Office Hours and Location
適宜、教員研究室にて(要予約)
Contact
ユニバーサルパスポートのクラスプロファイルにより問い合わせること

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
Corresponding Graduate School DP
1◎
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
講義目的:医療・介護マネジメントコースを希望する学生を対象とし、コースにおける学習の際に必要とされる基本的スキルを身につけることを目的とする。
到達目標:ディスカッションを通じた論理思考や問題意識を表出できる。
データ分析、プレゼンテーション手法を習熟し、発表できる。
履修設計と必要に応じてキャリアプランの指導を行い、修了の見通しを持つことができる。
Subtitle and Keywords of the Class
地域差分析 外部環境分析 ロジカルシンキング
Course Overview and Schedule
講義内容
ロジカルシンキングについて学ぶとともに、チーム作業によるデータ分析およびプレゼンテーションを実施する。
地域差分析を課題とし、公開データをもとに、人口動態、介護医療の受療率、サービス量などから、外部環境分析の基本を発表できるようになる。

授業計画
1〜4.授業の目標とその進め方
     前半はエクセルの基本的な操作、エクセルを使ったグラフ作成、簡単な分析方法ができるようになる

5〜6.ロジカルシンキングの概説
    ①論理的に思考を整理する技術
    ②思考を表現する技術

7〜12.公的統計データを用いた総合演習
  ①仮説の立案と検証
  ②表計算ソフトの操作
  ③大量データの整理・分析
  ④プレゼンテーション

13,14.履修設計やキャリアプランについての指導

15,16.地域差分析グループ発表 評価(達成度の確認)

In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
この授業においては、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。
教員が認める範囲を超えて生成AIを利用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。
生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。
また、生成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ならない。
<利用可の範囲> 講義資料の要約、課題・レポート文案作成、文書の翻訳・校正等

生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
Textbook
30時間でマスター Windows10対応 Excel 2019 実教出版
授業中にその都度指示する。
References
授業中にその都度指示する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】 30h 授業内で適宜配布するレジュメを事前に読み込む(15h)ディスカッションやプレゼンテーションの準備(15h)
【復習】 30h レジュメ該当部分を読み直し、設例を確認する(15h)ディスカッションレポートの読み直し(15h)
Contents of Active Learning
グループワークを取り入れる  学生同士のディスカッションを行う
Grading Criteria and Methods
講義目的・講義目標の到達度に基づき、社会科学研究科規程に従い成績評価の上、単位を付与する。
成績評価の方法は、出席を前提に、プレゼンテーション(30%)、ディスカッションへの参加状況(30%)、レポート(40%)で評価する。
How to Disclose Assignments and Exam Results
原則として次の授業で解説する
定期試験は学生の求めに応じて適宜行う
Precautions and Requirements for Course Registration
プレゼンテーションの準備など授業以外の時間の予習復習を前提に授業を行う。
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.