Advanced Research in Maternal Health -Nursing 3

Course Title

Course Title in English

Advanced Research in Maternal Health -Nursing 3

Course Type

-

領域別専門科目

Eligible Students

Graduate School of Nursing Art and Science

Target Grade

2Year

Course Numbering Code

ANNMN6MCA7

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・演習 (Lecture/Seminar)

Eligible Year/Semester

Fall semester 2026

Instructor

工藤美子,能町しのぶ

Affiliation

看護学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

3／5

Office Hours and Location

12:20~12:50・工藤研究室
12:20~12:50・能町研究室

Contact

工藤　yoshiko_kudou@cnas.u-hyogo.ac.jp
能町　snomachi@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

ー

Corresponding Graduate School DP

5◎／3〇／4〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】
母性看護学の領域で探究が必要な課題について、作成した研究計画に則り、データ収集を実施し、得られたデータを分析する能力を養う。更に、研究結果を論理的に記述し、得られた結果から看護への貢献や示唆を提示する能力を養う。

【到達目標】
１．研究を遂行し、データ収集・分析の方法を習得し、得られた結果を説明することができる。
２．研究結果に基づき、研究論文として論述することができる。

Subtitle and Keywords of the Class

キーワード：論理的思考、エビデンスに基づく実践（evidence-baced practice: EBP）

Course Overview and Schedule

【講義内容】
ゼミ形式で授業を展開する。母性看護学特別研究Ⅰ・Ⅱの学習を基盤として、下記の学習を行う。

【授業計画】
データ収集の実施：
研究計画に則り、データ収集を実施する。
データ収集に際し、計画段階で予測し得なかった実施上の困難点が生じた場合は、解決する方法など検討しながら実施する。

データ分析：
研究計画に則り、収集したデータを分析し、研究結果をまとめる。
分析を進め、研究結果として提示する内容を、指導教員の助言をもとに検討する必要があるため、適宜スーパーバイズを受ける。

研究論文作成：
研究結果に基づく考察を論述し、研究論文としてまとめる。
結果の解釈は、指導教員の助言をもとに検討する必要があるため、適宜スーパーバイズを受ける。

この授業においては生成AIの利用を予定していないが、学生が利用する場合には参考文献が実在するかなど事実確認を必ず行うこと。

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

Uses of Generative AI

Fully permitted

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。
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。
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。

Textbook

References

必要時提示する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

Contents of Active Learning

学生のプレゼンターションをもとに、ディスカッションする。

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
研究計画に基づき収集したデータを分析し、結果を踏まえた考察が論述できる者については、講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上 90点未満）、B（70点以上80点未満）、C（60点以上70点未満）による成績評価のうえ、単位を付与する。

【成績評価の方法】
データ分析・結果の提示50％、考察の論旨展開50％を基準として、研究への取り組みを含めて総合的に評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

レポートはコメントを付して返却する。

Precautions and Requirements for Course Registration

履修にあたっては、データ収集、結果の解釈、考察の検討など、主体的に取り組むこと。

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.

Syllabus data