Syllabus data

Course Title
Community Health
Course Title in English
Community Health
Course Type
-
看護学共通科目
Eligible Students
Graduate School of Nursing Art and Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
ANNMN5MCA1
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
(Spring semester)
Instructor
林 知里
Affiliation
地域ケア開発研究所
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3/10/17
Office Hours and Location
水曜日午後
Contact
chisato_hayashi@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
Corresponding Graduate School DP
3◎/2〇/4〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course

Course Objectives and Learning Outcome
個人、家族、グループ、組織(地域、職域など)、アプリ等を介したソーシャルネットワークコミ ュニティなどの「場」におけるヘルスプロモーション活動の実践に関する理論を理解し、ポピュレーションアプローチの実際について考える。また、受講生が関心をもつテーマを中心に発表形式で議論し、理解を深める。
【到達目標】
1) 健康へ向かう力および健康の社会的決定要因について理解し、説明することができる。
2) 様々なコミュニティレベルの対象に応じたヘルスプロモーションについて考え、述べることができる。
3) 理論に基づいてポピュレーションアプローチを組み立て提案することができる。
4) 自身が関心をもつ対象への介入について深め、発表を通して表現することができる。
Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
1. ヘルスリテラシーとは
2. ソーシャルキャピタルとは
3. 健康教育の理念、目的、方法
4. 知識の普及と態度および行動変容
5. 多理論統合モデル
6. 社会的認知理論
7. 健康教育の展開①
8. 健康教育の展開②
9. 産業保健相談と動機付け面接法①
10. 産業保健相談と動機付け面接法②
11. 地域診断①
12. 地域診断②
13. セルフケアとセルフモニタリング
14. ソーシャルネットワーキングコミュニティの活用
15. コミュニティの組織化

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In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
【遠隔授業について】
面接授業を原則とする。学生の要望に応じて、
ハイフレックス型授業あるいはライブ配信型授業の遠隔授業の取り入れを検討する。
初回の授業で学生の希望を聞き、その後の進め方および詳細を決定する。
自宅等で遠隔授業を受講する場合は、通信環境(PC等のデバイスやWi-Fi環境)が必要になる。
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
【生成AIの利用について】
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、必ず事実関係の確認および出典・参考文献を確認し、明記すること。
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。
出力結果がそのままレポートに用いられていることが判明した場合は、単位を認定しない、または単位を取り消すことがある。
Textbook
適宜指示する。授業内でプリントを配布。
References
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】テキストの該当箇所を事前に読み込む(15時間)。
    適宜指示する課題の準備(5時間)。
【復習】講義内容の理解を定着させるために講義資料等を読み直し(15時間)
Contents of Active Learning
自身が関心のあるテーマについて調べ、発表する予定(3回)
授業内容に応じたディスカッションを予定(3回)
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
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)、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。
【成績評価の方法】
レポート(60%)、ディスカッション(30%)、受講態度(10%)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
Practical Education
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.