Syllabus data
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Teacher name ： 川崎 優子
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Course Title
Advanced Research in Cancer Nursing 3
Course Title in English
Advanced Research in Cancer Nursing 3
Course Type
-
看護学研究科
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
川崎 優子
Affiliation
看護学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3
Office Hours and Location
毎週木曜日 12:30〜13:00
Contact
yuko_kawasaki@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
4◎／5◎／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
研究計画に基づいて、研究を遂行し成果をまとめる能力を修得する。 【到達目標】 ①研究課題に関連したフィールドに出向き、研究計画に沿って研究を実施することができる。 ②研究成果について、論理的思考に基づいて記述することができる。 Subtitle and Keywords of the Class
がん看護，臨床研究
Course Overview and Schedule
がん看護学特別研究Ⅰ、Ⅱで学習したことを基盤として下記の学習を行う
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。 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
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、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 Textbook
研究課題に応じて適宜提示
References
研究課題に応じて適宜提示
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】研究課題に関連する文献の事前読み込み（15ｈ）、プレゼンテーションの準備（5ｈ）
【復習】レポート作成（１回、5ｈ）、授業内容の理解を深め定着させるためにディスカッション内容をもとに新たな文献を読み込む（5ｈ） Contents of Active Learning
プレゼン内容をもとにディスカッションを予定。
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）による成績評価のうえ、単位を付与する。 【成績評価の方法】 プレゼンテーション（フィールドデータ、分析結果）40％、レポート（分析結果、考察の緻密さや妥当性など）60％を基準として、受講態度（積極的な質問等）を含めて総合的に評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
プレゼンテーション内容については、授業中に適宜コメントを返す。
最終レポートについては、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って講評を返す。 Precautions and Requirements for Course Registration
毎回の出席と積極的な発言は当然のことであるが、自らの研究を積極的に推進し、独自の研究成果にむすびつくよう努力すること。 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.
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