Syllabus data
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Teacher name ： 池田 雅則
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Course Title
Basic Learning Skills for Master'sCourse
Course Title in English
Basic Learning Skills for Master'sCourse
Course Type
Major Courses
領域別専門科目
Eligible Students
Graduate School of Nursing Art and Science
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
ANNMN5MCA3
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
Instructor
池田 雅則
Affiliation
看護学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
3／4
Office Hours and Location
個別にアポイント
Contact
masanori_ikeda@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
2◎／1〇／5〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】
実践リーダーコースでの学びを達成するための導入科目として本科目を設定する。実践リーダーコースにおける課題探求の基礎となる、発想力、論理的思考力及び説明力を、提示した課題を通して実践的に修得し、記述できる。 【到達目標】 １ 提示した課題における議論の構造を、読み解くことができる ２ 学術論文を、読み解くことができる ３ 提示した課題の解決方法を、論理的に検討することができる ４ 自らの考えを他者が理解できるように伝え、他者との討議を通して、さらにまた自らの考えを深めることができる ５ 自らの考えを、文章で論理的に伝えることができる Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：大学院生としての基礎的リテラシーを修得する
キーワード：出発点の確認、リフレーミング、クリティーク、プレゼンテーション Course Overview and Schedule
【講義内容】
講義、個人で取り組む課題、グループワークとクラス内での発表を組み合わせて展開する。 【授業計画】 第 １回：ガイダンス 第 ２回：学術情報館データベースの使い方（１）解説 第 ３回：学術情報館データベースの使い方（２）演習 第 ４回：自身のキャリアの振り返り（ワークショップ） 第 ５回：自身のキャリアの展望（ワークショップ） 第 ６回：研究の問いの構成 第 ７回：研究の問いの立て方 第 ８回：研究の主張の構成 第 ９回：テーマに関わる文献調べ 第１０回：文献のアブストラクト 第１１回：文献の引用・注記 第１２回：文献研究作成（１）情報収集 第１３回：文献研究作成（２）報告まとめ 第１４回：報告とディスカッション 第１５回：授業のまとめ 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、レポート構成案作成、文書の翻訳・校正 Textbook
新版 論理トレーニング，野矢茂樹，産業図書（2006）
新版 論文の教室 レポートから卒論まで , 戸田山和久, NHK出版（2012） まったく新しいアカデミック・ライティングの教科書，阿部幸大，光文社（2024）APAに学ぶ 看護系論文執筆のルール 第2版，前田樹海・江藤裕之，医学書院（2023）References
看護研究のための文献検索ガイド４版増補版，山崎茂明他著，日本看護協会出版会(2010)
その他適宜提示 Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【事前】資料や文献の理解やプレゼンテーションの準備（30h）
【事後】復習とレポート作成（30h） Contents of Active Learning
授業内での議論、プレゼンテーションとその作成においてアクティブラーニングを実施する
Grading Criteria and Methods
【成績評価の基準】
論理的に思考し、説明する力の必要性を理解し、プロジェクト課題に取り組むうえでの基礎を獲得できた者に単位を授与する。与えられた課題に取り組み、必要な提出物を提出することを、単位取得の最低要件とする。本科目で学習した知識・技術を用いて、プロジェクトの課題探索に取り組んだ成果のまとめとそのプレゼンテーションに、本科目での学習が反映されているかどうかにより、S〜Cまでの成績を与える。 【成績評価の方法】 課題実施状況（30%)、グループワークへの参加状況(30%)、最終レポート(40%） How to Disclose Assignments and Exam Results
授業中のコメントや最終レポートへの講評を通してフィードバックを行う
Precautions and Requirements for Course Registration
提示した課題に取り組み、授業では積極的な討議への参加を期待します
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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