Syllabus data

Teacher name ： 上村 浩一
Course Title
Synthetic Seminar
Course Title in English
Synthetic Seminar
Course Type
Basic specialized courses (Specialization-related courses)
専門基礎科目（専門関連科目）
Eligible Students
School of Nursing Art and Science
Target Grade
4Year
Course Numbering Code
ANNBN4MCA1
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
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Spring semester 2026
Instructor
上村 浩一
Affiliation
看護学部
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
月15〜17時・火13〜14時・５Ｆ研究室
事前連絡が望ましい

Contact
hirokazu_uemura@cnas.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
8◎／2〇／5〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】医療に関する情報は溢れているが、必ずしも正しい情報ばかりではない。根拠に基づく医療（看護）を実践する上で、目的とする情報を収集し、情報を吟味し、正しい情報を選択する能力を身につけることが不可欠である。本講義では、医療情報を収集・吟味する力、および、まとめる力を身につけて、さまざまな健康問題に対して根拠に基づく提案ができることを目的とする。

【到達目標 】１）根拠に基づく医療（看護）の実践のステップを説明できる、２）自分の興味のあるテーマについて、情報を収集・吟味し、発表・討論することを通して、正しい情報を選択し、根拠に基づく提案ができる、ことである。


Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：根拠に基づく医療（看護）実践の基礎的素養
キーワード：根拠に基づく医療（看護）、情報の収集、情報の吟味
Course Overview and Schedule
【講義内容】本ゼミでは、データの種類およびデータのまとめ方の基礎を後述し、演習データを用いて実践した上で、興味のあるテーマについて、情報を収集し、吟味し、内容をまとめて発表をおこない、討論・意見交換をおこなう。
【授業計画】
第１・2・３講
医療効果の内訳を知り、根拠に基づく医療（看護）の実践のステップを学習する。
いろいろな研究デザインとそのエビデンスレベルを学習する。
検査の有効性の指標（感度・特異度、適中度など）について学習する（課題レポート）。
第４・５・６講
データの種類およびデータのまとめ方の基礎を学習する。
有意判定の基礎である仮説検定（とくに、P値の意味）を理解する。
演習データを用いて対象者背景の有意差検定をしてみる（課題レポート）。
簡単な演習データを用いて、基本的な有意差検定をしてみる（エクセルを使用して）。
第７・８講
検査の有効性の指標についての英語論文を読み、結果の解釈をおこない、医療推論における検査の意義を学習する。（課題レポート）
第９・１０・１１講
自分の興味のあるテーマを決めて、そのテーマに関する情報（論文）を収集し、内容を吟味し、それらをまとめる。
第１２・１３講    
発表のためのスライドを作成する。
第１４・１５講
プレゼンテーションとディスカッション、全体の振り返り。
In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適応を受けない
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
※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。
※この授業においては、予習・復習、課題・レポート文案作成の範囲において、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。
Textbook
資料を適時配布する。
References
授業時に適時紹介する。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

【予習】事前に配布した講義資料については読み込んでおく。提示した課題等については、事前に情報収集して、自分なりの考えをまとめておく（１コマあたり45分程度）

【復習】講義内容の理解を深め定着させるために講義資料・テキスト教材を読み直す。討論内容については自分の考えを整理する（一コマあたり30分程度）
Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
　根拠に基づく医療（看護）の実践に不可欠な、正しく情報を選択するために必要な知識や技術の習得の到達度に基づき、S（90点以上）, Ａ（80点以上）, B（70点以上）, C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
成績評価の方法
　ゼミへの取り組みや受講態度、発表スライドの作成と発表・討論内容を含めて総合的に評価する（100%）。
How to Disclose Assignments and Exam Results
課題等については、原則次の講義内で解説・討論する。
成績については、授業評価アンケートの教員コメント欄に成績評価に関するコメントを記載する。
Precautions and Requirements for Course Registration
・講義中に提示した課題等について、情報収集し、自分なりに考えてまとめた上で講義に臨むこと。
Practical Education
該当しない
Remarks
指定規則に定める別表の種類とそれぞれの別表で定める教育内容のうち、当該科目で教授する教育内容
別表３（看護師課程）：科学的思考の基盤、人間と生活・社会の理解
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.